pytorch异常——loss异常，不断增大，并且loss出现inf

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异常报错

epoch1:loss3667.782471
epoch2:loss65358620.000000
epoch3:loss14979486720.000000
epoch4:loss1739650891776.000000
epoch5:loss12361745880317952.000000
epoch6:loss2740315398365287284736.000000
epoch7:loss1176857261847129541794856960.000000
epoch8:loss7211548287231028836649926656.000000
epoch9:loss7537356298471407320145204346880.000000
epoch10:lossinf

异常截图

异常代码

# 初始化模型的参数,使用正态分布来初始化权重参数，将偏置设置为0
net[0].weight.data.normal_(0,0.01)
net[0].bias.data.fill_(0)

# 定义损失函数
loss = nn.MSELoss()


# 定义优化算法
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.03)

# 训练
# 训练过程：遍历完整的数据集，每一次都是抽取一个batch_size，然后在进行前向传播计算对应的loss,然后将loss反向传播，计算梯度，然后根据梯度优化参数
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for X,y in data_iter:
        l = loss(net(X),y)
        l.backward()
        trainer.step()
    l = loss(net(features),labels)
    print(f'epoch{epoch+1}:loss{l:f}')

原因解释

• 每一个batch_size之后，都没有进行梯度清零，模型参数更新是基于之前所有的mini_batch，并不是基于当前的mini_batch

• 导致如下问题

  • 梯度爆炸：如果梯度值在每次迭代中都相对较大，那么累积梯度可能会迅速变得非常大，导致权重更新太过极端。这通常会导致损失值变成 NaN 或 Inf
  • 训练不稳定：如果梯度值在每次迭代中都相对较大，那么累积梯度可能会迅速变得非常大，导致权重更新太过极端。这通常会导致损失值变成 NaN 或 Inf

• 梯度下降的基本假设：

  • 每次更新都是基于最近一次计算出的梯度，

修正代码

# 初始化模型的参数,使用正态分布来初始化权重参数，将偏置设置为0
net[0].weight.data.normal_(0,0.01)
net[0].bias.data.fill_(0)

# 定义损失函数
loss = nn.MSELoss()


# 定义优化算法
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.03)

# 训练
# 训练过程：遍历完整的数据集，每一次都是抽取一个batch_size，然后在进行前向传播计算对应的loss,然后将loss反向传播，计算梯度，然后根据梯度优化参数
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for X,y in data_iter:
        l = loss(net(X),y)
        trainer.zero_grad()
        l.backward()
        trainer.step()
    l = loss(net(features),labels)
    print(f'epoch{epoch+1}:loss{l:f}')

执行结果