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在某个网络架构下#xff0c;我为某个数据项引入了一个损失函数。 这个数据项是nn.Embedding类型的#xff0c;我加入的损失函数是对nn.Embedding空间做约束。 因为我在没加入优化loss前#x… 文章目录 1. 问题情境2. 原因分析3. 导致Loss为Nan的其他可能原因 1. 问题情境
在某个网络架构下我为某个数据项引入了一个损失函数。 这个数据项是nn.Embedding类型的我加入的损失函数是对nn.Embedding空间做约束。 因为我在没加入优化loss前我的nn.Embedding的数据不在同一条直线上希望通过下面这样一个loss约束它们在同一条直线上 我的变量计算是这么写的
embedding self.latent_codes(idx) # 通过nn.Embedding根据idx获得对应的latent codes
vecs self.latent_codes.weight.data # 获得所有的latent codes
d1 torch.sum((vecs[0].unsqueeze(0) - embedding) ** 2, dim1).sqrt() # 计算第i个latent codes到0的距离
d2 torch.sum((vecs[len(vecs) - 1].unsqueeze(0) - embedding) ** 2, dim1).sqrt() # 计算第i个latent codes到-1的距离
standard_distance torch.dist(vecs[0], vecs[len(vecs) - 1], p2) # 计算0-(-1)的标准距离然后loss是这么写的
latent_space_constraint torch.abs(d1 d2 - standard_distance) # 约束三点在一条直线上结果导致了loss为Nan的情况
2. 原因分析
一开始没啥头绪然后问了一下通义千问loss为Nan的可能原因给出的回答是 ------------------------------------ 可能是数值稳定性问题 新损失项的计算可能导致数值下溢或上溢特别是在涉及指数函数、对数函数或其他可能导致极端值的数学运算时。 解决方案包括添加一个小的正偏移量例如 1e-8来避免除以零或对零取对数或者使用数值稳定的损失函数实现。 ------------------------------------ 因为上述代码中idx0或idx-1(此处用-1表示最后一个变量)得到的d1/d2可能为0然后导致latent_space_constraint中对应计算结果为0这可能是导致Nan的结果
于是我直接在loss上加了一个 λ \lambda λ
latent_space_constraint torch.abs(d1 d2 - standard_distance) 1e-8但是完全没用还是会出现Nan的问题于是我问的第二个问题是解决方案包括添加一个小的正偏移量例如 1e-8来避免除以零或对零取对数或者使用数值稳定的损失函数实现。这个小的正偏移量是在loss上直接加吗给出的回答是 ------------------------------------ 在深度学习中为了避免数值不稳定的情况比如在损失函数中对非常接近零的数取对数或除以接近零的数我们确实会添加一个小的正偏移量常被称为 epsilon。但是这个偏移量不是直接加到整个损失函数上而是加到可能会引起数值不稳定的部分上。 … ------------------------------------ 那么我可能引起数值不稳定的地方实际上是d1/d2/standard_distance所以把代码修改成在数值计算的时候加小的偏移量
embedding self.latent_codes(idx) # 通过nn.Embedding根据idx获得对应的latent codes
vecs self.latent_codes.weight.data # 获得所有的latent codes
d1 torch.sum((vecs[0].unsqueeze(0) - embedding) ** 2 1e-8, dim1).sqrt() # 计算第i个latent codes到0的距离
d2 torch.sum((vecs[len(vecs) - 1].unsqueeze(0) - embedding) ** 2 1e-8, dim1).sqrt() # 计算第i个latent codes到-1的距离
standard_distance torch.dist(vecs[0], vecs[len(vecs) - 1] 1e-8, p2) # 计算0-(-1)的标准距离解决上述问题loss计算正常但是还要考虑的是这个loss会不会导致所有embedding趋向同一个点的情况还要约束0和-1的latent codes不能过于相似
3. 导致Loss为Nan的其他可能原因
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 当在深度学习模型中加入新的损失项后特定的权重或参数变为 NaN这通常指向几个关键的问题区域。对于您的情况pose_latent_codes 中的特定条目索引为 0 和 5在一轮优化后变为 NaN可能的原因如下 特定输入导致的数值不稳定 加入的新损失项可能对某些输入特别敏感导致计算中出现极大的数值或数值下溢最终产生 NaN。这可能是因为输入数据中的异常值或不适当的数据预处理。 梯度爆炸 特定输入或损失计算可能导致针对 pose_latent_codes 的梯度变得非常大特别是对于索引 0 和 5 的条目。这通常发生在深度神经网络中尤其是当网络层深且梯度在反向传播过程中累积时。 正则化或惩罚项 如果新加入的损失项包含正则化项如 L1 或 L2 正则化并且正则化强度设置得过高这可能对某些参数造成过度惩罚导致 NaN。 数值计算错误 在新损失项的计算中可能有某些操作如除以接近零的数、对负数取对数等导致了数值不稳定进而产生 NaN。 代码错误或实现问题 实现新损失项时可能有代码错误比如数组索引错误、维度不匹配、数据类型不一致等这些问题在特定情况下才显现出来例如针对 pose_latent_codes 的特定条目。
排查和解决方案 检查输入数据确认数据预处理步骤确保没有异常值或不合理的数据点进入模型特别是在索引 0 和 5 的位置。 梯度裁剪在优化器中使用梯度裁剪技术限制梯度的大小防止梯度爆炸。 降低学习率尝试降低学习率以减少每一步更新的幅度使训练更加稳定。 检查正则化项如果新损失项包含正则化尝试降低正则化系数或检查正则化项的实现是否正确。 数值稳定性改进在损失计算中加入数值稳定性措施比如避免除以零、使用 log-sum-exp 技巧避免数值下溢等。 代码审查仔细审查新损失项的实现代码确保所有操作都是正确的没有潜在的逻辑错误或数据类型不匹配。 逐层检查梯度在训练过程中打印各层的梯度识别梯度异常增大的层有助于定位问题所在。
通过上述步骤您可以逐步排查并解决导致特定权重变为 NaN 的问题。在复杂模型中问题可能不单一需要综合多个方面的检查和调整。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
