在训练resnet网络时，loss出现nan是什么原因

当在训练 ResNet 网络时，出现 loss 值为 NaN (Not a Number) 的情况通常是由以下原因之一引起的：

1. 梯度爆炸（Exploding gradients）：当网络层数较深时，反向传播中的梯度可能会变得非常大，导致数值溢出。这可能会导致最终的损失值变为 NaN。

2. 学习率过大（Learning rate too large）：如果学习率设置过大，优化算法可能无法收敛，并导致损失值变为 NaN。

3. 数据预处理错误或异常值（Data preprocessing error or outliers）：数据中的异常值或错误的预处理方法可能导致网络在某些样本上产生 NaN 值。

4. 损失函数定义错误（Error in loss function definition）：损失函数的定义可能存在错误，例如除以零或其他无效操作，导致计算结果为 NaN。

为了解决此问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查梯度爆炸问题，并采取相应的解决方法，如梯度裁剪（gradient clipping）或减小网络的深度。

2. 调整学习率，并尝试使用学习率衰减策略。

3. 仔细检查数据预处理过程，确保没有异常值，并确认预处理方法正确。

4. 检查损失函数的定义，确保没有错误或无效操作。

如果问题仍然存在，你可以尝试更详细地分析出现 NaN 的具体情况，例如打印中间结果或梯度值，以便更进一步调试和定位问题。

相关问题

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

这段代码定义了一些回调函数，用于在训练过程中监控和保存模型。

首先，定义了一个名为LossCallBack的类，继承自LossMonitor回调类。它重写了step_end方法，在每个训练步骤结束时监控损失值。如果损失值为NaN或INF，将抛出ValueError以终止训练。如果_per_print_times参数不为0且当前步骤数是_per_print_times的倍数，将打印当前的训练损失值。

然后，创建了一个TimeMonitor回调实例和一个LossCallBack回调实例。TimeMonitor用于监控训练时间，LossCallBack用于监控训练损失值。

接着，创建了一个回调列表cb，并将time_cb和loss_cb添加到列表中。同时，获取配置文件中的ckpt_save_dir和device_target。

如果配置文件中的save_checkpoint为True，则创建一个CheckpointConfig实例config_ck，用于配置模型保存的参数（保存间隔、最大保存个数等）。然后，创建一个ModelCheckpoint回调实例ckpt_cb，并将其添加到回调列表cb中。

最后，返回回调列表cb，用于在训练过程中使用。

resnet34输入数据结构

根据引用\[1\]中的内容，SE-ResNet34对结构性数据进行多分类的主要思路是构建SEBasicBlock构建resnet34，并去除数据中的nan值。同时，使用SMOTE算法进行数据平衡，并使用BCELoss对损失进行评估。因此，resnet34的输入数据结构应该是结构性数据，并且需要去除nan值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SE-ResNet34对结构性数据进行多分类](https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/126091694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【深度学习】基于PyTorch搭建ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152网络](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/126797751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]