tensorflow训练时,当出现损失值为nan时,如何暂停网络训练?
时间: 2024-03-02 21:51:24 浏览: 24
在 TensorFlow 中,可以通过使用 `tf.debugging.check_numerics()` 函数检查张量是否包含 NaN 或 Inf 值。如果损失值为 NaN,则可以使用 `tf.debugging.assert_all_finite()` 函数抛出异常,停止训练。
具体实现方法如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义损失函数
loss_fn = ...
# 定义优化器
optimizer = ...
# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs, training=True)
loss = loss_fn(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return loss
# 定义训练过程
def train():
for epoch in range(num_epochs):
for step, (inputs, labels) in enumerate(train_dataset):
loss = train_step(inputs, labels)
# 检查损失值是否为NaN
if tf.debugging.check_numerics(loss, 'Loss is NaN!'):
# 抛出异常,停止训练
tf.debugging.assert_all_finite(loss, 'Loss is NaN!')
return
print('Epoch: {}, Step: {}, Loss: {}'.format(epoch, step, loss.numpy()))
```
在训练过程中,如果损失值为 NaN,则会抛出异常并停止训练。