模型预测阶段有nan值

Question

场景：基础模型能正常跑完两千轮，加了一个模块（含有图学习层，和图卷积层），逻辑正常，然后代码在运行过程中，训练阶段正常，loss值也正常，但是在预测阶段会预测出来nan值，请问这大概是什么问题，怎么排查？

Answer 1

小白学代码。。。 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

在模型预测阶段出现NaN值通常是由于以下几个原因之一：

1. 数据预处理问题：检查数据预处理过程中是否有错误或者缺失值的情况。如果输入数据中存在缺失值或者异常值，可能会导致模型在预测阶段出现NaN值。

2. 模型结构问题：检查模型结构是否存在问题，特别是新添加的图学习层和图卷积层。这两个层的实现需要确保正确性，其中的计算过程是否存在除零操作或者其他数值计算错误的情况。

3. 参数初始化问题：模型参数的初始化可能会对预测结果产生影响。请确保参数初始化方式正确，并且不会导致NaN值的出现。

4. 学习率调整问题：学习率设置不当可能会导致模型在预测阶段发散，进而产生NaN值。尝试降低学习率或者使用学习率调度策略来优化模型的训练过程。

解决方案：

1. 检查输入数据并处理缺失值或异常值：使用合适的方法来处理输入数据中的缺失值或异常值，例如使用均值填充或者数据插值等方法。

2. 仔细检查模型结构代码：对于图学习层和图卷积层的实现，确保其计算过程正确，不会出现除零操作或其他数值计算错误的情况。可以通过打印中间结果或者使用断点调试来分析模型运行过程中的数值情况。

3. 确认参数初始化方式正确：检查模型参数的初始化方式，并确保不会导致NaN值的出现。可以尝试使用其他的参数初始化方法来验证问题是否解决。

4. 调整学习率和学习率调度策略：尝试降低学习率，以减缓模型训练的速度，并预防模型发散。另外，使用学习率调度策略可以自动调整学习率，提高模型在训练过程中的稳定性。

以上是排查和解决问题可能的方案，根据具体情况可以逐一尝试，找到导致NaN值的原因，并进行修复。如果问题还没有解决，可能需要更多的代码和细节信息来进一步分析和帮助你解决问题。