DDR爱好者之家 Design By 杰米

今天使用shuffleNetV2+,使用自己的数据集,遇到了loss是nan的情况,而且top1精确率出现断崖式上升,这显示是不正常的。

Pytorch训练过程出现nan的解决方式

在网上查了下解决方案。我的问题是出在学习率上了。

我自己做的样本数据集比较小,就三类,每类大概三百多张,初始学习率是0.5。后来设置为0.1就解决了。

按照解决方案上写的。出现nan的情况还有以下几种:

学习率太大,但是样本数据集又很小。(我的情况)

自定义的loss除以了一个很小的数字,小到接近0。

数据不干净,数据本身就有nan,可以用numpy.isnan检查。

target,即label是大于等于0的。从1到类别数目-1变化。

以上这篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
DDR爱好者之家 Design By 杰米