【机器学习技巧】-训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？解决方案汇总？

一、背景

因为最近在搞毕设，借用交友网站上的yolov5开源代码训练自己的数据集时，第一个epoch就显示各个loss=nan。

而后，近乎绝望的我找到一个玩计算机视觉玩得不错的UP主，一次调试100元， 我欣然同意了，花钱消灾！

今天上午9点约好，他控制我；在20分钟内，他新建了一个虚拟环境，把pytorch由原先的1.9版本重装成1.8版本（仍是GPU类型），接着把其他依赖库安装完后，叫我run一下代码。

非常顺利！截止到我现在写博客总结，已经训练了13轮了，还没有出现loss为nan的情况。

这位大牛告诉我：可能是因为Pytorch在1.9版本中更新了自己的API（特别是涉及到计算方法的部分），损失函数计算模式有所更改，所以用新环境计算出的结果很可能出现NAN的情况。 

参考GITHUB地址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch

虽然下面这些情形，我还没遇到，但还是总结一下吧！免得到时候出现NAN，手忙脚乱不知道怎么办。

二、不同情形下不同解决办法

2.1 在不同机器（环境）下运行得到不同结果

如果你跟我一样是使用开源的代码进行训练的，那么强烈建议你新建一个环境，这个环境根据对方提供的environment.yml文件或者requirement.txt文件进行配置。

特别是base部分的依赖库，尽量保持完全一样。

比如我上面用到的YOLOv5，作者给的requirement.txt文件如下：Base部分，应该是最重要的，特别是numpy、torch、OpenCV这几种涉及到算法、计算方式的第三方库。

# pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0

# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb

# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1  # CoreML export
# onnx>=1.9.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6  # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export
# openvino-dev  # OpenVINO export

# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0  # COCO mAP
# roboflow
thop  # FLOPs computation

2.2 epoch=0时，也即一开始训练loss就等于nan

一般是配置问题，比如我在背景部分分享的环境配置问题，当然还有数据集配置问题（eg:label越界、label缺失）。

这种情况下。

如果是环境配置问题，就要重装环境、在朋友电脑上的环境运行一遍。

如果是数据集配置问题，可以尝试换几个模型对同样的数据集进行测试，结果没出错才说明不是数据集的问题。

2.3 epoch>0时，也即训练着训练着就出事了

这种情况下，先建议做以下几点简易的尝试：

• 增大batch size
• 减小learning rate

三、简易的尝试不管用，只好逐一调试、排查了！

下面的内容，收集于网络。

训练网络loss出现Nan解决办法 - 知乎

训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？ - 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. 可能用0作为了除数;可能0或者负数作为自然对数
3. 在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算exp（x），值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））
4. 开根号里面要大于0，同时要加个Epsilon，因为开根号的导数，变量在分母上，不加Epsilon导数就成了nan
5. 训练的时候因为显存不够用半精度的话，会发现如果损失超过半精度最大值就会变成inf，然后面的计算就出现nan
6. 每一次batch，打印一次loss，检查是否出现梯度爆炸的情况。若有loss=inf，则可以设定一个阈值，梯度超过这个阈值就等于阈值。
7. 梯度爆炸，注意每个batch前梯度要清零，optimizer.zero_grad()