训练VAE时出现nan值

Question

这是VAE模型的损失函数，不知道这里为什么出现nan值，希望有人能够解答。

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

出现nan值的原因可能是在计算过程中出现了除以0的情况或者数值溢出。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 确保输入数据的尺度合适，避免数值过大或过小导致溢出。
2. 检查模型的权重是否初始化得当，避免在训练初期出现梯度爆炸或梯度消失的问题。
3. 在损失函数中添加一个很小的常数（如1e-8），以避免除以0的情况。例如，将mse_real和mse_imag的计算方式修改为：

mse_real = torch.sum(torch.add(real1 - real2, 1e-8) ** 2)
mse_imag = torch.sum(torch.add(imag1 - imag2, 1e-8) ** 2)

1. 如果问题仍然存在，可以尝试使用不同的优化器（如Adam、RMSprop等）进行训练，看看是否能解决问题。