pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法

在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况

1.学习率太高。

2.loss函数

3.对于回归问题，可能出现了除0 的计算，加一个很小的余项可能可以解决

4.数据本身，是否存在Nan，可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target

5.target本身应该是能够被loss函数计算的，比如sigmoid激活函数的target应该大于0，同样的需要检查数据集

https://blog.csdn.net/weixin_39092218/article/details/72915906

以下转自：

训练网络loss出现Nan解决办法 - 知乎

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）

4.可能0

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