loss function with value of NAN
根據網上的資料，可能的情況就是1. 梯度太大。2. 計算過程中可能出現了除零的出錯。
試過改變梯度無效後，確定問題出在其中一個自定義的loss函式，必須把這個函式的每一步計算是否導致零考察。
關於pytorch自動求導的基本介紹如下：
設計如下測試，
a = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) b = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) a = a + 0.001 #b = b + 0.002 x = (a - b).pow_(2).sum(1).sqrt_() # 該函式中的a如果等於b，會導致反向之後a和b的梯度為nan。 out = (x*x).mean() out = out.backward() print(a.grad) # 檢視輸入張量的梯度
可以得出是pow和sum，sqrt中的一個函數出錯，不細究了。僅此記錄
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