当tensorflow训练时,如何添加代码,当损失值为nan,停止网络训练
时间: 2024-03-02 07:51:02 浏览: 17
当 TensorFlow 训练过程中检测到损失值为 NaN(not a number)时,可以添加如下代码立即停止网络训练:
```python
model = ...
for epoch in range(num_epochs):
for batch_inputs, batch_labels in train_dataset:
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(batch_inputs)
loss = ...
if tf.math.is_nan(loss):
print("Loss is NaN!")
# 添加停止训练代码
tf.stop_gradient(loss)
tf.stop_gradient(predictions)
tf.stop_gradient(batch_labels)
return
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
```
当损失值为 NaN 时,我们可以使用 `tf.stop_gradient()` 函数停止梯度的计算,从而停止网络训练。需要注意的是,我们需要将损失值、预测值和标签值都进行梯度停止,以避免在反向传播时出现 NaN 值。
使用这个代码,在检测到损失值为 NaN 时会立即停止网络训练,避免浪费计算资源。