pytorch训练过程中出现nan值
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Invalid Loss Function(处理方案).md
项目中碰到的问题
Pytorch训练过程出现nan的解决方式
今天小编就为大家分享一篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
深度学习YOLOV8模型训练管道滴漏检测数据集项目_基于Ultralytics库的高清水管滴漏检测图像YOLO格式标注TXT文件与YAML配置_用于工业巡检异常检测智能识别水管泄漏.zip
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YOLO算法健身房杠铃目标检测数据集-2873张-包含 VOC 和 Yolo 格式标签-支持多种算法训练模型.zip
页面底部可查看数据集可视化效果; 该数据集可直接接入YOLOv5s/v5m/v5l、YOLOv8n/v8s/v8m、YOLOv10n/v10s、yolo11等轻量级至中型骨干网络进行端到端训练,支持从零训练(from scratch)与迁移学习(fine-tuning)两种模式;包含voc格式和yolo格式标签可直接使用
记录模型训练时loss值的变化情况
主要介绍了记录模型训练时loss值的变化情况,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch训练nan解决方法
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/679e27206a49 在今日的shuffleNetV2+模型应用过程中,基于个人构建的数据集,遭遇了损失函数输出为nan的现象,同时top1准确率呈现出非正常急剧增长的趋势,这种情况表明存在异常。通过在线资源进行了解决方案的调查。识别出问题根源在于学习率的设置上。我构建的样本数据集规模相对较小,包含三类,每类别大约拥有三百余张图像,起始学习率设定为0.5。将学习率调整为0.1之后,该问题得以解决。根据解决方案的描述,导致nan出现的情形还包括:学习率设定过高,而样本数据集的规模又相对有限。(此情况与我的问题相符)自定义的损失函数除以了一个极小数值,该数值小至接近于零。数据本身存在污染,原始数据中就含有nan值,可以通过numpy.isnan函数进行验证。目标值,即标签值,其数值范围从0开始,直至类别总数减去1。以上内容来源于Pytorch相关文档。
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