pytorch训练过程中出现nan的排查思路

最新推荐文章于 2024-11-07 10:37:48 发布
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这篇博客详细探讨了人工智能在信息技术领域的应用，涉及深度学习、自然语言处理和数据挖掘等多个方面。作者分享了最新的研究进展，并提供了实践案例来阐述这些技术的实际效果。此外，还讨论了信息安全和隐私保护的重要性，以及如何在实际项目中实施这些策略。

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pytorch nan解决方法笔记
jacke121的专栏
10-03 5703
pytorch nan解决方法笔记
pytorch训练一段时间突然出现NaN
m0_37192554的博客
10-21 1万+
一、https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8603750.html 相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。 一般来说，出现NaN有以下几种情况： 1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原
Pytorch训练过程出现nan的解决方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch训练时报nan
体会编程语言独到的美
11-07 1015
介绍Pytorch训练时nan产生后的排查和规避方法。
yolov训练过程中，前面正常，训练一段时间会出现nan现象
最新发布
07-23
我们正在处理YOLOv训练过程中出现NaN值的问题。根据引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，我们可以总结出一些常见原因和解决方法。 原因分析： 1. 显卡硬件和软件配置问题：尤其是使用GTX16xx系列显卡时，可能会...
PyTorch 训练中的 Exit 134
04-25
### PyTorch 训练过程中 Exit 134 错误的原因分析 Exit 134 是一种常见的程序崩溃信号，通常表示程序因非法操作而终止运行。这种错误可能是由多种原因引起的，包括但不限于内存访问越界、指针未初始化、CUDA 内存...
记录PyTorch中半精度amp训练出现Nan的排查过程
xu.hyj
12-06 5139
网络的教程来看，在半精度amp训练出现nan问题，无非就是这几种：但是总结起来就三种：先说结论，我使用amp半精度训练，即中间会参杂float16数据类型，加快训练过程。但是本文出现Nan就是因为float16，因为float16支持的最大值在65504，而我的模型中涉及一个矩阵乘法（其实就是transformer中的q@k运算）。其中，a∈[-38,40]，b∈[-39,40]，而矩阵乘法a@b=c，c∈[-61408,inf]。因为a和b的矩阵乘法运算后最大值超过了float16最大表示，造成出现inf
【机器学习技巧】-训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？解决方案汇总？
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小坏蛋的博客
03-26 1万+
深度神经网络在训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？解决方案？
pytorch 交叉熵损失 出现nan
junjian Li
05-15 1755
1. 问题描述 代码如下: norm_ff = ff / (ff**2).sum(0, keepdim=True).sqrt() coef_mat = torch.mm(norm_ff.t(), norm_ff) coef_mat.div_(self.tau2) L_fd = F.cross_entropy(coef_mat, y) 这是因为计算图中存在.sqrt()，这样会导致在第一个iteration之后出现nan，第一次iteration之内，还是可以看到loss不为nan的。 2. 解决方法 2.
Pytorch 查询笔记 持续更新
轮子去哪儿了
03-18 286
文章目录1. pytorch中 max()、view()、 squeeze()、 unsqueeze() 的区别2. torchvision.transforms.ToPILImage / ToTensor 通道的变化 1. pytorch中 max()、view()、 squeeze()、 unsqueeze() 的区别 链接 查询时间：2019年3月15日10:17:46 max() 求行或...
pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题
qq_44108731的博客
12-24 3096
现象和原因分析 在能确定模型正常的情况下，可能是优化器没有设置正确，一定要加上weight decay的正则化项，和时间衰减的学习率； 也有可能是学习率太大，梯度爆炸 也可以添加权重初始化项。 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=params.LR, weight_decay=0.00001) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=p
pytorch 生成结果为NAN值
pp2373886592的博客
01-22 1849
原因：计算loss时，使用了torch.sqrt()，而输入参数中包含0，导致梯度爆炸 解决方法：去掉torch.sqrt()或保证该函数输入参数不含0
pytorch中对于tensor的一些骚操作
weixin_38530843的博客
11-04 195
加粗样式 https://blog.youkuaiyun.com/jizhidexiaoming/article/details/94603558
Pytorch tensor避免nan解决办法
weixin_38076506的博客
02-17 7649
使用pytorch处理数据运算是，如矩阵涉及乘除法，如矩阵中存在nan数据，则结果中存在nan，解决方案是使用torch.where()将nan值替换为0或其他值： torch.where(torch.isnan(a), torch.full_like(a, 0), a)
pytorch RNN训练loss出现nan
Shenquanle的博客
10-02 1280
我是通过打断点判断出来的。 （1）利用torch.any(torch.isnan(input))判断自己所有的输入是否有问题（我发现我的输入tensor中有一维的特征有nan，是因为最大最小值归一化的时候，max和min是同一个数，造成除数为0，结果产生了nan，LSTM、GRU学出来的全是nan） （2）输出网络中每一层的输出，看看nan是哪里产生的（我是在输入和LSTM/GRU单元部分产生的） （3）找到nan的原因，解决掉nan ...
pytorch训练时前一次迭代的loss正常后一次迭代却报nan
Michael’s Blog
05-28 3460
问题描述：训练一个有四个阶段模型的网络（可以简单理解每一阶段就是一个卷积层），每阶段输出都会进行loss计算。现将pytorch原始的ce loss改为focal loss后，网络训练了数个迭代后loss 报nan。输入数据检查过没有问题，报nan时的前一个迭代的loss是正常的。报nan的当前迭代，第一个阶段所有的卷积参数都已经是nan了。 一、问题排除 因为查看过数据，完全没有问题，排除输入 因为参数在报nan时已经是nan了，不是前向问题 前一次迭代loss完全没问题，可能不是bp的问题，但是还没有
pytorch半精度训练时出现nan的情况
lppfwl的博客
11-04 2997
最近在训练bert模型的时候，因为gpu内存不足，就想着用半精度训练的方式来降低内存占用，加速训练，但是训练几百个batch之后，就出现模型输出为nan的情况，但是之前用单精度float32训练的时候就没出现过这个问题。 一点点去查看之后，发现是在某个batch更新之后，模型embedding层的权重参数变成了nan，在网上查了一些资料之后终于解决这个问题了，这里记录一下： １.由于我的优化器使用的是adam算法，在用半精度训练的时候需要torch.optim.Adam中加入参数eps=1e-3，否则就有可
训练中pytorch出现nan的两种情况
qq_30735079的博客
07-28 2231
1.训练结束之后忽略添加relu导致出现了负数，这回导致开根号的时候出现inf，然后出现nan 2.loss函数中有开根操作，而网络输出有0，导致结果无穷大，对有0的位置添加1e-9这种极小值可以防止无穷大的产生。 ...
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