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@[toc]【深度学习 】训练过程中loss出现nan

训练过程中loss出现nan

在深度学习中，loss 出现 NaN 通常是由数值不稳定或计算错误引起的。

1. 学习率过高

原因: 学习率过大可能导致权重更新幅度过大，引发数值不稳定。

解决方法: 降低学习率，或使用学习率调度器逐步调整。

2. 数据问题

原因: 输入数据包含 NaN 或 inf，或数据范围过大。

解决方法: 检查数据预处理，确保数据标准化或归一化，并移除异常值。

3. 梯度爆炸

原因: 梯度值过大，导致权重更新后出现 NaN。

解决方法: 使用梯度裁剪（gradient clipping）限制梯度范围。

4. 损失函数问题

原因: 某些损失函数（如对数损失）在输入接近零时可能产生 NaN。

解决方法: 检查损失函数输入，避免极端值，或添加微小常数（如 1e-8）防止除零。

5. 权重初始化不当

原因: 权重初始化不合适可能导致数值不稳定。

解决方法: 使用合适的初始化方法（如 Xavier 或 He 初始化）。

6. 数值精度问题

原因: 使用低精度浮点数（如 float16）可能引发数值不稳定。

解决方法: 尝试使用 float32 或 float64 提高精度。

7. 特定模块问题

原因: 某些模块可能由于输入或参数问题导致 NaN。

解决方法: 检查这些模块的输入和参数，确保数值合理。

8. 调试步骤

检查数据: 确保输入数据无异常。

检查损失函数: 确认输入值在合理范围内。

检查梯度: 使用调试工具（如 torch.autograd.gradcheck）检查梯度计算。

逐步调试: 逐层检查网络输出，定位问题模块。

9. 代码示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 示例模型
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 50),nn.ReLU(),nn.Linear(50, 1)
)# 示例数据
inputs = torch.randn(32, 10)
targets = torch.randn(32, 1)# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练步骤
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)# 检查 loss 是否为 NaN
if torch.isnan(loss):print("Loss is NaN. Checking gradients and inputs...")# 进一步调试optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()