问题总结:nan
问题
现象:
在训练过程中,训练损失(Train Loss
)和测试损失(Test Loss
)的值变为 nan
(Not a Number)。这通常意味着训练过程中出现了数值计算错误或不稳定,导致无法计算出有效的损失值。同时,训练准确率和测试准确率(Train Accuracy
和 Test Accuracy
)保持在接近随机猜测的水平(例如 9.87% 或 10%)。
在你的训练过程中,nan
错误使得模型无法正常学习,导致:
- 训练损失和测试损失 变为
nan
。 - 训练准确率 和 测试准确率 固定在随机值附近,未能有效提升。
原因:
-
梯度爆炸或梯度消失:
- 在 FP16 精度训练中,由于计算精度较低,梯度可能会在反向传播过程中变得过小(梯度消失)或过大(梯度爆炸)。这会导致在训练时出现
nan
,特别是在使用深层网络时,数值的误差可能在多次计算后积累。
- 在 FP16 精度训练中,由于计算精度较低,梯度可能会在反向传播过程中变得过小(梯度消失)或过大(梯度爆炸)。这会导致在训练时出现
-
学习率过大:
- 在 FP16 精度下,数值的范围更加有限。如果学习率设置过大,梯度更新的步长可能会过大,从而导致数值溢出或计算不稳定,最终导致
nan
。
- 在 FP16 精度下,数值的范围更加有限。如果学习率设置过大,梯度更新的步长可能会过大,从而导致数值溢出或计算不稳定,最终导致
-
损失函数中的无效值:
- 某些损失函数(如对数损失函数)可能会在计算过程中遇到无效值(例如对零或负数取对数),导致
nan
。
- 某些损失函数(如对数损失函数)可能会在计算过程中遇到无效值(例如对零或负数取对数),导致
-
FP16 特有的数值问题:
- FP16 精度会导致数据在表示过程中有较大的精度损失,尤其是在处理小数时。网络中的某些操作(如权重更新)可能会由于精度不足而导致计算出错。
解决方法:
-
使用
GradScaler
和 Loss Scaling:- 通过使用
torch.cuda.amp.GradScaler
,可以动态地对损失进行缩放,从而避免梯度过小或过大,保持梯度稳定。Loss Scaling 是在 FP16 精度训练中防止梯度消失或爆炸的有效方法。
scaler = GradScaler() scaler.scale(loss).backward() # 梯度反向传播 scaler.step(optimizer) # 更新优化器 scaler.update() # 更新缩放因子
- 通过使用
-
降低学习率:
- 减小学习率有助于减缓训练过程中梯度更新的步伐,避免梯度过大导致溢出或计算不稳定。通常,可以将学习率从
0.001
降到0.0001
或更小,以保证训练稳定。
- 减小学习率有助于减缓训练过程中梯度更新的步伐,避免梯度过大导致溢出或计算不稳定。通常,可以将学习率从
-
梯度裁剪:
- 如果问题是梯度爆炸,可以使用 梯度裁剪(Gradient Clipping)来限制梯度的最大值,避免梯度过大导致的数值溢出:
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
-
检查数据和损失函数:
- 确保输入数据没有异常值(如 NaN、无穷大或负值)。可以在数据预处理阶段进行规范化,确保数据在合理范围内。
- 确保损失函数在计算时不会产生无效值。对于使用 对数损失 的函数,需要确保输入值大于零。
print(f"Data max: {data.max()}, Data min: {data.min()}")
-
从
FP16
转回FP32
:- 如果依然无法解决问题,可以尝试退回到 FP32 精度训练,虽然会增加内存占用和计算时间,但可以避免由于 FP16 精度导致的数值问题。
总结:
-
现象:训练损失和测试损失为
nan
,训练准确率和测试准确率固定在接近随机值。 -
原因:
- 梯度爆炸或消失。
- 学习率过大。
- 损失函数计算中的无效值。
- FP16 精度训练中的数值问题。
-
解决方法:
- 使用 GradScaler 和 Loss Scaling 来稳定梯度计算。
- 降低学习率,避免梯度更新过大。
- 使用梯度裁剪(如果出现梯度爆炸)。
- 确保数据没有无效值,避免损失函数中的计算错误。
- 在极端情况下,使用 FP32 代替 FP16。
通过这些方法,你可以有效地避免训练过程中出现 nan
的问题,确保训练稳定进行。
根据你提供的结果,nan
问题出现在 训练 过程中,而非 推理(Inference)过程中。这从以下几个方面可以推测出来:
1. 训练过程的损失和准确率:
- 你在训练的
Train Loss
和Test Loss
中看到的是nan
,这通常发生在训练过程中,由于反向传播计算梯度时数值不稳定导致。 - 训练的准确率
Train Accuracy
也在持续提高,而测试准确率Test Accuracy
达到接近随机猜测的水平(接近 10%),这说明在训练过程中,模型能够有效学习,但在梯度更新时遇到数值问题,导致损失变为nan
。
2. 推理过程:
- 在推理过程中,通常不涉及梯度计算(即不进行反向传播)。因此,
nan
结果一般不会出现在推理过程中。推理过程中发生nan
的情况通常较少,除非输入数据本身有问题(如nan
、无穷大等),但这在训练过程中很少出现。
3. 推理与训练的区别:
- 训练:会涉及 前向传播、损失计算、反向传播 和 梯度更新。在这些步骤中,数值计算(如梯度计算)会受到精度的影响,特别是 FP16 精度训练时,容易因为梯度过小或过大出现数值溢出,导致
nan
。 - 推理:仅涉及 前向传播 和 输出计算,没有梯度计算,因此更不容易出现
nan
。如果出现nan
,通常是因为模型在训练时出现了不稳定,导致某些权重或激活值在推理时变为nan
。
结论:
nan
问题出现在训练过程中,特别是在 FP16 精度训练中,由于梯度计算和损失更新时可能会出现数值不稳定,导致损失变为 nan
。解决这个问题的常见方法是使用 Loss Scaling,通过 GradScaler
稳定梯度计算,避免梯度过小或过大。
推理过程一般不会直接导致 nan
,除非是训练过程中有问题的模型参数导致推理时出现问题。