在PyTorch中训练神经网络时，损失始终是'nan‘
在PyTorch中训练神经网络时，损失值为'nan'表示损失函数的计算结果为不是一个数字（Not a Number）。这通常发生在训练过程中出现了数值不稳定的情况，例如出现了数值溢出或者除以零的操作。
出现损失为'nan'的情况可能有以下几个原因：
- 学习率过大：如果学习率设置过大，可能导致参数更新过程中的数值溢出，从而导致损失为'nan'。可以尝试减小学习率来解决这个问题。
- 梯度爆炸：神经网络中的梯度可能会出现爆炸的情况，导致参数更新过程中的数值溢出。可以尝试使用梯度裁剪（gradient clipping）技术来限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
- 数据预处理问题：数据预处理过程中可能存在异常值或者缺失值，导致计算过程中出现了除以零的操作。可以检查数据预处理的过程，确保数据的有效性。
- 损失函数选择不当：某些损失函数在特定情况下可能会导致计算结果为'nan'。可以尝试使用其他损失函数或者调整损失函数的参数。
针对这个问题，可以尝试以下解决方法：
- 检查学习率：尝试减小学习率，避免参数更新过程中的数值溢出。
- 梯度裁剪：使用梯度裁剪技术限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
- 数据预处理：检查数据预处理过程，确保数据的有效性，避免出现异常值或者缺失值。
- 损失函数选择：尝试使用其他损失函数或者调整损失函数的参数，避免出现计算结果为'nan'的情况。
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1回答
我为参数分配了不同的weight_decay，training loss和testing loss都是nan。我打印了prediction_train,loss_train,running_loss_train,prediction_test,loss_test,and running_loss_test，它们都是nanlabel='Predicted data')
plt.show()
print('Finish training') 输出结果为： Epoch 1 Train Loss:
浏览 8提问于2019-04-14得票数 1
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假设我们有一个NN，我们想要训练它来预测输入中的3个值。我们有一组训练数据：目标呢？如果pytorch只计算一个标量作为损失函数，它如何进行训练？为什么它无法计算与每个输出神经元相关的损失？但在这种情况下，使用pytorch计算的损失将是相同的，因为它(对于经典的MSE损失)意味着所有错误。
pytorch
浏览 15提问于2021-02-28得票数 0
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我正在尝试在keras中模仿pytorch神经网络。我确信我的keras版本的神经网络与pytorch中的非常接近，但在训练过程中，我看到pytorch网络的损失值比keras网络的损失值要低得多。我想知道这是不是因为我没有正确复制keras中的pytorch网络，或者两个框架中的损失计算是不同的。Py
浏览 555提问于2020-04-26得票数 3
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你好，我是PyTorch的新手，我想在我的神经网络中使用均方对数误差作为损失函数来训练我的DQN代理，但是我在PyTorch的nn.functional中找不到MSLE，什么是实现它的最好方法？
浏览 27提问于2021-05-22得票数 1
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我有点搞不懂在神经网络训练中损失函数是如何计算的。有人说，在理论上，当使用网格搜索或蒙特卡罗方法时，我们可以计算所有可能的损失函数值。但显然，这需要太多的资源，并不是神经网络训练的好方法。或者，在使用梯度下降时，我们有可能评估单个值，以知道我们应该往哪个方向去测试下一个值。然后我们可以一步一步地爬下梯子，直到我们达到最优值。📷
但是另一方面，在下面的PyTorch例子中</
浏览 0提问于2019-09-23得票数 1
在我的训练中，损失有时会变成nan。然而，这似乎并没有影响我的神经网络训练。有人知道tensorflow是否有一些nan值的内部处理吗？
nan前后的损失值是稳定的，所以我认为学习率是很好的。
浏览 2提问于2017-03-01得票数 2
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我正在训练一个具有自定义损失函数和两个指标的Tensorflow/Keras神经网络，MSE和准确性。在对训练数据进行评估时，损失和准确率返回数字，但均方误差为NaN。
浏览 25提问于2021-05-09得票数 0
我目前正在使用PyTorch来训练神经网络。我使用的数据集是一个具有大量0的二进制分类数据集。我决定尝试使用PyTorch的交叉熵损失的weight参数.通过sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight计算权重，得到[0.58479532, 3.44827586当我将这个class_weights张量添加到损失的weight参数中时(即，criterion = nn.CrossEntropyLoss(w
浏览 6提问于2022-05-27得票数 0
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平方根正则化与高损耗
、、、
我正在测试平方根正则化(前面已经解释过)，在一个神经网络的pytorch实现中。平方根正则化，即l1/2，就像l2正则化一样，但不是权值的平方，而是取其绝对值的平方根。为了实施这一计划，我要惩罚火把中的损失： loss += lambda * torch.sqrt(p.abs()).sum()
p.abs(如果正则化是造成损失的一个压倒性因素，那么SGD必须降低权重的绝对值，直到正则化的惩罚与我所使
浏览 0提问于2019-04-09得票数 2
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在PyTorch中训练神经网络时，我希望能够查看模型输出，并决定某个特定的输出是导致损失还是被忽略(=零损失)。通常的训练循环如下所示： data, labels = data.to(device), labels.to(device)在计算标准之前，我是否应该使一些标签与逻辑相等？
或者，在调用loss.backward()之前，
浏览 1提问于2020-07-09得票数 4
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我使用的是PyTorch (1.7.1)，PyTorch几何(1.6.3)，NVIDIA Cuda (11.2)。 我需要为比赛制作一个可重现的神经网络。torch.backends.cudnn.deterministic = Truenp.random.seed(rand)
random.seed(rand) ，每次的结果和损失都是不同的(作为参考，它在device = torch.device('cpu')中</
浏览 34提问于2021-09-11得票数 0
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假设我有一个前馈神经网络，它近似于一个值，Y_0说。给出了Y_0的解析值。给出了Y_0每一步的网络逼近图。我们可以直观地看到，Y_0的近似收敛于它的解析值。如果每个\lbrace x_n \rbrace_{n=1}^{\infty}都有一个自然数K(\varepsilon)，使得对于所有的n \geq K(\varepsilon)，则称\mathbb{R}中的序列在这个定义中，序列是无限的，通常有某些规则，例如\lbrace x_n \rbrace_{n=1}^\infty = \lbrace \frac{1}{n} \rbrace_
浏览 0提问于2023-05-03得票数 1
我目前正在做一个涉及递归神经网络的NLP项目。按照教程here，我用PyTorch实现了一个LSTM。 对于我的项目，我需要提取输入文本的每个标记的隐藏表示。我认为最简单的方法是使用批次大小和序列长度1进行测试，但当我这样做时，损失会比训练阶段大几个数量级(在训练阶段，我使用的批次大小为64，序列长度为35)。
浏览 14提问于2021-07-22得票数 0
这是模型结构，
对于损失函数，我使用dice_coefficient和IOU公式，并将两者相加计算总损失。除了总损失外，我还从网络中添加了REGULARIZATION_LOSSES。，在第一阶段，总损失在0.4左右，而在第二阶段，总损失显示为nan it。在解码丢失值之后，tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)有每个层的值列表，在</e
浏览 10提问于2022-11-06得票数 0
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我希望将神经网络中中间层的参数限制为首选离散值：-1、0或1。其想法是添加一个自定义目标函数，如果参数采用任何其他值，该函数将增加损失。请注意，我希望约束特定层的参数，而不是所有层的参数。我如何在pytorch中实现它？我想将这个自定义损失添加到训练循环中的总损失中，如下所示：loss = other_loss +
浏览 58提问于2021-05-31得票数 3
1回答
我开始使用Pytorch，目前正在做一个项目，我正在使用一个简单的前馈神经网络进行线性回归。问题是，我在Pytorch中找不到任何可以让我获得Keras或SKlearn中线性回归模型的准确性的东西。在keras中，只需在编译函数中设置metrics=["accuracy"]即可。我在Pytorch的文档和官方网站上搜索了一下，但什么也没找到。这个API似乎不存在于Pytorch<
浏览 16提问于2019-10-06得票数 1
我正在尝试训练一个具有两个数据集的cnn。我希望能够在每个批次中提供来自第一个数据集的一些数据和来自第二个数据集的一些数据，并且每个数据集具有不同的相应损失函数。我读过一些文章，如果神经网络有两个头，这是可能的，但我不确定如何在同一个神经网络上用一个输出做两个损失的两个数据集。如果有一些现有的例子，我也会对使用pytorch持开放态度。
浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
你们如何将pytorch模型的训练历史可视化，就像在keras here中一样。 我有一个pytorch训练过的模型，我想看看它的训练图表。我可以只使用matplotlib来做这件事吗？
浏览 15提问于2019-03-12得票数 3
我正在阅读人们对DCGAN的实现，特别是tensorflow中的。
鉴别器和生成器的损失似乎都不遵循任何模式。与一般神经网络不同，一般神经网络的损失随着训练迭代的增加而减少。如何解释GAN训练时的损失？
浏览 4提问于2017-03-09得票数 23
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当我定义自己的backward方法时，这出了问题(参见下面的第三个实现选项)，我怀疑这是因为我没有非常清楚地考虑需要将PyTorch作为渐变发送的内容。我使用的是PyTorch 1.7.0，所以一些老的例子不再起作用(与documentation中描述的使用用户定义的autograd函数的方式不同)。第二种方法(自定义损失函数，但依赖于PyTorch的自动梯度计算) 因此，现在我将损失函数替换为我自己的MSE损失实现，但我仍然依赖于PyTorc
浏览 28提问于2021-01-29得票数 6
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