模型在训练时，经过某个步骤后显示为 loss = nan答案

【问题标题】：While the model is training, it appears as loss = nan after a certain step模型在训练时，经过某个步骤后显示为 loss = nan
【发布时间】：2021-03-08 04:04:05
【问题描述】：

我正在研究 TensorFlow 对象检测。我正在使用谷歌 Colab。模型在训练时，经过某个步骤后显示为 loss = nan。我该如何解决这个问题？

型号=ssd_efficientdet_d2

输出=

I1125 09:30:20.814607 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1400 per-step time 0.418s loss=1.650 INFO:tensorflow:Step 1500 per-step time 0.601s loss=1.285

I1125 09:31:09.918310 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1500 per-step time 0.601s loss=1.285
INFO:tensorflow:Step 1500 per-step time 0.601s loss=1.285

I1125 09:31:09.918310 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1500 per-step time 0.601s loss=1.285
INFO:tensorflow:Step 1600 per-step time 0.444s loss=1.344

I1125 09:31:59.594189 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1600 per-step time 0.444s loss=1.344
INFO:tensorflow:Step 1700 per-step time 0.511s loss=nan

I1125 09:32:49.015780 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1700 per-step time 0.511s loss=nan
INFO:tensorflow:Step 1800 per-step time 0.576s loss=nan

I1125 09:33:39.257319 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1800 per-step time 0.576s loss=nan
INFO:tensorflow:Step 1900 per-step time 0.439s loss=nan

I1125 09:34:27.547188 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 1900 per-step time 0.439s loss=nan
INFO:tensorflow:Step 2000 per-step time 0.445s loss=nan

I1125 09:35:17.008013 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 2000 per-step time 0.445s loss=nan
INFO:tensorflow:Step 2100 per-step time 0.490s loss=nan

I1125 09:36:08.541600 139701278168960 model_lib_v2.py:652] Step 2100 per-step time 0.490s loss=nan
INFO:tensorflow:Step 2200 per-step time 0.697s loss=nan

【问题讨论】：

你的梯度可能正在爆炸（你的损失正在上升）。降低学习率可能是一个很好的尝试，
@cbk 我遇到了同样的问题。你是怎么解决的？
是的，我降低了学习率，然后问题就解决了

标签： tensorflow machine-learning deep-learning object-detection

【解决方案1】：

我见过很多导致模型发散的事情，这可能会导致损失增加或准确性降低。

可能是由于学习率过高，因此首先要降低学习率。
检查分类器 DNNClassifier 是否使用正确的分类器。
检查标签是否正确，是否在损失函数域中。
同时检查损失函数。有时，是输入数据没有按照损失函数的原因。
确保数据正确标准化。您可能希望像素在 [-1, 1] 而不是 [0, 255] 范围内。

【讨论】：