模型训练过程中产生NAN的原因分析

模型训练过程中产生NAN的原因分析

在模型的训练过程中发现，有时在经过多轮训练后loss会突然变为nan。loss变为nan也就使权重更新后的网络里的参数变为了nan，这样就使整个训练无法再进行下去了。

1. nan的来源

从调试情况来看nan出现的顺序是：loss的梯度 --> 网络的参数 --> 预测的结果 --> loss本身。

注意，第一个出现问题的应该是loss的梯度。

2. 可能1：torch.sqrt()

一般sqrt函数的定义域为：[0,无穷大)

torch.sqrt()的定义域为：(0,无穷大)

因此，当开方的数非常小的时候反向传播无法正常进行。可以通过给其加一个非常小的数来避免该问题

torch.sqrt(x) --> torch.sqrt(x + 1e-8)

很有可能是这个原因造成的。实际操作的将其修改后再也没有出现过nan，说明这个问题很明显。

3. 可能2：torch.log()

众所周知，log函数在x接近于0的时候输出会接近于无穷小。因此，当绝对差很小的时候，log loss无法正常反向传播。因此需要对log里的x进行截取clip。

4. 可能3：梯度爆炸

假如在搜索空间中有一堵“墙”，那么当梯度下降撞到墙上时可能会得到一个异常的的梯度，这就是梯度爆炸现象。

当遇到梯度爆炸时，只需要对梯度进行剪裁即可：

loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm(net.parameters(), 5)    #设置剪裁阈值为5