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    训练网络loss出现Nan解决办法

    训练网络loss出现Nan解决办法一.原因一般来说,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因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决)3.可能用0作为了除数;4.可能0或者负数作为自然对数...设置clip gradient,用于限制过大的diff②不当的损失函数原因:有时候损失层中loss的计算可能导致NaN出现。...现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN出现了。措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。

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    tensorflow出现LossTensor is inf or nan : Tensor had Inf values

    之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan...值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。...,在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数,然后计算得到的Nan,一般是输入的值中出现了负数值或者0值,在TensorFlow的官网上的教程中,使用其调试器调试Nan值的出现...更新网络时出现Nan值更新网络中出现Nan值很难发现,但是一般调试程序的时候,会用summary去观测权重等网络中的值的更新,因而,此时出现Nan值的话,会报错类似如下:InvalidArgumentError...tfdbg> run -f has_inf_or_nan一旦inf/nan出现,界面现实所有包含此类病态数值的张量,按照时间排序。所以第一个就最有可能是最先出现inf/nan的节点。

    1.6K20

    Tensorflow训练网络出现了loss = NAN解决方案

    注:内容来源与网络 最近用Tensorflow训练网络,在增加层数和节点之后,出现loss = NAN的情况,在网上搜寻了很多答案,最终解决了问题,在这里汇总一下。...数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 在训练的时候,整个网络随机初始化,很容易出现Nan,这时候需要把学习率调小,可以尝试0.1...,0.01,0.001,直到不出现Nan为止,如果一直都有,那可能是网络实现问题。...在tfdbg命令行环境里面,输入如下命令,可以让程序执行到inf或nan第一次出现。...tfdbg> run -f has_inf_or_nan 一旦inf/nan出现,界面现实所有包含此类病态数值的张量,按照时间排序。所以第一个就最有可能是最先出现inf/nan的节点。

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    深度学习网络训练,Loss出现Nan的解决办法

    不当的输入 前言 模型的训练不是单纯的调参,重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析,并给出了详细的解决方案,希望对大家训练模型有所帮助。...一、原因 一般来说,出现NaN有以下几种情况: 如果在迭代的100轮数以内,出现NaN,一般情况下的原因是你的学习率过高,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。...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因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决)。 可能用0作了除数。...不当的损失函数 原因:有时候损失层中的loss的计算可能导致NaN出现。比如,给InfogainLoss层(信息熵损失)输入没有归一化的值,使用带有bug的自定义损失层等等。

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