经过神经网络得到的feature存在无穷大数值

Question

训练的时候在第一个epoch时loss变nan,问题追溯回去发现经过backbone得到的feature存在inf，检查了backbone的输入并不存在nan或者inf数据，所以想着问题发生在backbone里面，发现经过其中一个1x1卷积层后出现了inf（正负都存在）,不太懂为什么会出现这种情况。

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题分析与解答如下：

1. 首先，出现loss为NaN说明模型在训练的过程中出现了数值溢出或不稳定的情况，通常是由于数值计算错误导致的。
2. 在检查的过程中发现，经过backbone得到的feature存在inf（无穷大）值，这可能是由于某些操作或者参数设置导致的数值溢出。
3. 经过进一步检查，发现inf值出现在某个1x1卷积层后，表示问题可能出现在这个卷积层的参数或者操作上。
4. 产生inf的原因可能是因为该卷积层的权重值过大或者梯度爆炸导致数值计算不稳定。
5. 解决方法可以尝试对该卷积层的权重进行初始化，使用更小的学习率进行训练，添加正则化等手段来防止权重过大引起的数值不稳定。
6. 如果有必要，可以查看该卷积层的参数和梯度情况，以及梯度更新过程中是否有异常情况。
7. 下面提供一个简单的例子代码，演示如何初始化一个卷积层并设置学习率：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3)
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        return x
# 初始化模型
model = CNN()
# 初始化权重，并设置学习率
def weights_init(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)
        m.bias.data.zero_()
model.apply(weights_init)
# 定义优化器和学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
# 在训练过程中监测损失值，如果出现NaN可根据实际情况尝试调整初始化和学习率等参数