Pytorch訓(xùn)練過程出現(xiàn)nan的解決方式
今天使用shuffleNetV2+,使用自己的數(shù)據(jù)集,遇到了loss是nan的情況,而且top1精確率出現(xiàn)斷崖式上升,這顯示是不正常的。

在網(wǎng)上查了下解決方案。我的問題是出在學(xué)習(xí)率上了。
我自己做的樣本數(shù)據(jù)集比較小,就三類,每類大概三百多張,初始學(xué)習(xí)率是0.5。后來設(shè)置為0.1就解決了。
按照解決方案上寫的。出現(xiàn)nan的情況還有以下幾種:
學(xué)習(xí)率太大,但是樣本數(shù)據(jù)集又很小。(我的情況)
自定義的loss除以了一個(gè)很小的數(shù)字,小到接近0。
數(shù)據(jù)不干凈,數(shù)據(jù)本身就有nan,可以用numpy.isnan檢查。
target,即label是大于等于0的。從1到類別數(shù)目-1變化。
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