Paddle 【论文复现】经过batch normalization会输出NAN

5anewei6 于 2021-11-30 发布在 Java

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经过一定epoch训练后，输入不是NAN，但是经过BN会输出NAN，请Maven们给个建议，怎么解决？

weight_attr = paddle.ParamAttr(regularizer=paddle.regularizer.L2Decay(0))
 bias_attr = paddle.ParamAttr(regularizer=paddle.regularizer.L2Decay(0))
 self.bn = nn.BatchNorm2D(num_features=out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.97, weight_attr=weight_attr, bias_attr=bias_attr, use_global_stats=False)

Paddle

来源：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/35518

7条答案

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6yoyoihd1#

您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看官网API文档、常见问题、历史Issue、AI社区来寻求解答。祝您生活愉快～

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rryofs0p2#

可能是梯度太大导致权重学习到nan了，可以调小一下learning_rate或者加个gradient clip试下

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sqyvllje3#

@heavengate 在optimizer里加了梯度裁剪，仍旧出现这种错误。

OptimizerBuilder:
  clip_grad_by_norm: 1.0
  optimizer:
    type: Momentum
    momentum: 0.9
    use_nesterov: true
  regularizer:
    factor: 0.0005
    type: L2

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cngwdvgl4#

把learning rate调小一些试下

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qlvxas9a5#

@heavengate 学习率调低了也没用

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q7solyqu6#

@heavengate 在判断输出nan后，我打印了bn的所有参数（weight, bias, mean, variance），全部是nan，所以输出也是nan，在bn层的前一个卷积是正常的。

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gstyhher7#

这种情况要么是学习率过大训飞了，要么是梯度过大把权重更新成nan了，可以调小学习率，配合加上grad clip试下，grad clip参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/ParamAttr_cn.html#paramattr
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/ClipGradByGlobalNorm_cn.html#clipgradbyglobalnorm
这个在optimizer里设置

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