adam容易出现nan

是的，Adam优化器在某些情况下可能会出现NaN（Not a Number）值。主要原因是学习率设置过高或者网络权重的值过大，导致梯度爆炸。此外，如果损失函数中出现了log函数，当输入为负数或者趋近于0时，也可能会出现NaN。

为了避免Adam优化器出现NaN，可以采取以下措施：

1. 调整学习率大小，一般建议使用小学习率进行训练。

2. 对网络权重进行正则化，防止权重过大。

3. 对损失函数进行处理，例如加入平滑项等。

4. 对数据进行预处理，例如归一化等。

5. 如果还是出现NaN，可以尝试使用其他优化器或者调整网络结构。

相关问题

Adam与sgd哪个更容易出现nan

一般来说，Adam优化器比SGD优化器更容易出现NaN（Not a Number）的问题。这是因为Adam优化器使用了动量估计和自适应学习率等技巧，这些技巧可能会导致优化器在某些情况下无法收敛，进而导致NaN值的出现。而SGD优化器虽然简单，但是其收敛速度较慢，需要更多的迭代次数才能达到最优解。因此，在使用Adam优化器时需要注意调整学习率和其他参数，以避免出现NaN值的问题。

class_weights = torch.tensor([0.156, 1.0, 0.27, 1.8, 1.0]).to(self.device) d_class = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)出现nan原因

### PyTorch `nn.CrossEntropyLoss` 中出现 NaN 值的原因

在使用带有类别权重的 `nn.CrossEntropyLoss` 函数时，可能会遇到损失函数返回 NaN 的情况。这通常由以下几个原因引起：

#### 输入数据中的异常值
如果输入张量包含非常大或者非常小的数值，可能导致计算过程中溢出或下溢，从而产生 NaN 值[^1]。

#### 类别不平衡与权重设置不当
当训练集存在严重的类别不平衡现象，并且为了解决这一问题设置了不合理的类间权重参数，则容易引发梯度爆炸等问题，最终造成损失变为 NaN。

#### 学习率过高
过高的学习速率会使得优化过程不稳定，在某些情况下甚至会使模型参数更新幅度过大以至于超出有效范围而变成无穷大或是 NaN 形式[^3]。

针对上述提到的各种可能性，可以采取如下措施来解决这个问题：

- **检查并清理输入特征**：确保所有用于训练的数据都是合理有效的；对于那些可能影响到后续运算稳定性的极端值应予以适当处理。

- **调整分类器权重初始化方式以及正则化策略**：通过改变网络结构内部各层之间的连接强度分布规律（比如采用 Xavier 或 He 初始化方法），配合 L2 正则项等方式有助于提高整个系统的鲁棒性和收敛速度。

- **降低初始的学习率**：尝试减小小批量随机梯度下降算法里的步长因子α，观察其对整体性能的影响程度后再做进一步调整直至找到最优解为止。

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor([0.1, 0.9]))  # Example of setting class weights
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)         # Lower learning rate might help prevent NaNs