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在拟合时，损失是NaN

是指在机器学习或深度学习模型训练过程中，计算得到的损失函数值为NaN（Not a Number）。这种情况通常发生在模型的输出与标签之间存在不匹配或不合理的情况，导致无法计算损失值。

损失函数是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异程度的指标。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross Entropy）等。当模型的输出与标签之间存在不匹配或不合理的情况时，计算损失函数的过程中可能会出现非数值的情况。

造成损失为NaN的原因可能有以下几种：

  1. 数据预处理问题：在训练数据中存在缺失值或异常值，导致模型无法正确计算损失函数。
  2. 模型设计问题：模型的结构或参数设置不合理，导致在某些情况下无法计算损失函数。
  3. 学习率问题：学习率设置过大或过小，导致模型在更新参数时出现数值溢出或无法收敛的情况。

解决损失为NaN的问题可以采取以下方法：

  1. 数据预处理：对训练数据进行清洗和处理，确保数据的完整性和合理性。
  2. 模型调整：检查模型的结构和参数设置，确保其合理性和有效性。
  3. 学习率调整：适当调整学习率的大小，避免出现数值溢出或无法收敛的情况。
  4. 调试和排查：通过打印中间结果、观察模型的输出等方式，定位问题所在，并进行相应的修正。

需要注意的是，以上方法是一般性的解决思路，具体问题需要根据实际情况进行分析和处理。

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相关搜索:几个ephocs之后的损失是nan神经网络在训练时会造成Nan的损失在使用yolo自定义损失函数训练神经网络时，损失等于nan？Pytorch:测试损失在一些迭代后变成nan为什么在增加纪元后损失函数会输出NaN？在tensorflow教程中训练深度神经网络时的nan损失在PyTorch中训练神经网络时，损失始终是'nan‘在具有NaN值的pandas数据帧上操作时的精度损失在TPU上训练时，验证损失变为nan，但在GPU上完全正常交叉熵损失在pytorch中是如何工作的？在获取集合时返回详细信息是(不)-REST-full吗？在Keras中使用带有Adam Optimizer的"Learning Rate Step Decay“调度器的Nan损失？我在fit_generator上的损失是0.0000e+00 (使用Keras)在keras中，model.fit的损失值是批次的平均值还是样本的平均值？在Pandas中合并两行(一行有一个值，另一行是NaN)我试图在JavaScript中将三个数字的和相加，但得到的结果是NaN。为什么？在进行聚合时，如何检查mongodb对象中是否存在键，其中键是文档中另一个字段的值？为什么我的输出是NaN？在excel上，程序输出一个有限的数字。调用所有数学向导当我在PDF-LIP中使用阿拉伯字体时，我得到了错误，TypeError:字体必须是PDFFont或n类型，但实际上是NaN类型
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    牛顿法和梯度下降法_最优化次梯度法例题

    比如对一个线性回归（Linear Logistics）模型，假设下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)为损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta...对批量梯度下降法和随机梯度下降法的总结： 批量梯度下降—最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小，但是对于大规模样本问题效率低下。...随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近，适用于大规模训练样本情况。 2....牛顿法和拟牛顿法（Newton’s method & Quasi-Newton Methods） 1）牛顿法（Newton’s method） 　　牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。...2）拟牛顿法（Quasi-Newton Methods） 　　拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，于20世纪50年代由美国Argonne国家实验室的物理学家W.C.Davidon所提出来。

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    损失Loss为Nan或者超级大的原因

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    SST-Calib：结合语义和VO进行时空同步校准的lidar-visual外参标定方法(ITSC 2022)

    Contribution 针对lidar和visual融合，提出了一种联合时空校准算法。 设计了双向损失函数以在几何参数回归中获得更稳健的性能。...3.点云投影 将归属于每个点云mask的点投影到相机图像上： 4.双向损失 定义 为投影后在相机fov范围内的激光点集，对于每个激光投影点， 是离他最近的属于同一个类别的像素点，所以，单向（激光点...-像素点）语义对齐损失在帧k上可以定义为： 该损失的计算过程如下图。...最终经过双向优化，可以生成一个更好的静态外参标定值： 5.联合时空校准 在联合时空校准之前，通过visual odometry提取连续两帧 之间的运动速度，本篇论文所用的VO是基于稀疏光流进行FAST...设计了一个双向语义损失h函数，结合了来自VO的时延估计，同时估计外参和时延。在KITTI数据集上证明了它的有效性和鲁棒性，是个不错的外参标定工作。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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    PyTorch踩过的12坑

    This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是，在服务器上的docker中运行训练代码时，batch size设置得过大...多GPU的处理机制 使用多GPU时，应该记住pytorch的处理逻辑是： 1)在各个GPU上初始化模型。 2)前向传播时，把batch分配到各个GPU上进行计算。...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....# 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print('Loss value is NaN!') 11.

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    Science：通过单细胞转录组测序揭示玉米减数分裂进程 | 很好的单细胞分析案例

    首先通过降维来拟合时间，拟合发育时间定义为在推测的发育轨迹上单个可以代表细胞之间最大基因表达变化的变量（图2A），并且两次技术重复拟合出的结果一致性为0.97，说明结果的可靠性。...拟合时间速率曲线表明发育起始时基因表达有一个连续稳定的改变，随后有三个速率明显高于平均值的峰（图2C）。这些峰与8个单细胞聚类群的边界相一致，但是拟时间速率仍然保留了聚类分析所忽略的细节。...例如，拟发育时间变化速率峰的高度提供了一种定义表达改变幅度的方法。在前半个时间进程中拟发育时间变化速率保持在平均速率的两倍以下，提示有一段连续的基因表达变化过程，而这个过程是聚类方法所不能呈现的信息。...(B) 细胞按拟发育时间排序，10个细胞为一个单位计算变化斜率代表拟发育时间速率。 (C) 拟发育时间速率与生物发育时间的关联。表达变化速率是相对于平均速率而言。不同的颜色区域表明不同的取材部位。...因此，这些突变体中，早期阶段标记基因的表达与减数分裂染色体的形态是相解离的。得出的结论是Pr1和Pr2状态的转变是细胞自主发生的，在正常的减数分裂受阻后，其仍能正常进行。 ?

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    PyTorch踩过的12坑 | CSDN博文精选

    This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是，在服务器上的docker中运行训练代码时，batch size设置得过大...多GPU的处理机制 使用多GPU时，应该记住pytorch的处理逻辑是： 1)在各个GPU上初始化模型。 2)前向传播时，把batch分配到各个GPU上进行计算。...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....# 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print('Loss value is NaN!') 11.

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    【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

    这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....多GPU的处理机制 使用多GPU时，应该记住pytorch的处理逻辑是： 1)在各个GPU上初始化模型。 2)前向传播时，把batch分配到各个GPU上进行计算。...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....) # 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print( Loss value is NaN! ) 11.

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    【Pytorch】谈谈我在PyTorch踩过的12坑

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