分类：NAN

2021
08-08

pytorch 梯度NAN异常值的解决方案

pytorch梯度NAN异常值gradient为nan可能原因：1、梯度爆炸2、学习率太大3、数据本身有问题4、backward时，某些方法造成0在分母上，如：使用方法sqrt()定位造成nan的代码：importtorch#异常检测开启torch.autograd.set_detect_anomaly(True)#反向传播时检测是否有异常值，定位codewithtorch.autograd.detect_anomaly():loss.backward()pytorch处理inf和nan数值在构建网络框架后，运行代码，发现很多tensor出现了inf值或者na... 继续阅读 >

2021
07-09

PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作

近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况，需要中断重新训练，会很麻烦。因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制，修改之后，不再出现loss为nan的情况。PyTorch中采用torch.nn.utils.clip_grad_norm_来实现梯度裁剪，链接如下：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/utils/clip_grad.html训练代码使用示例如下：fromtorch.nn.utilsimportclip_grad_norm_outputs=mode... 继续阅读 >

2020
10-06

Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值

nan：notanumberinf：infinity;正无穷numpy中的nan和inf都是float类型t!=t返回bool类型的数组(矩阵)np.count_nonzero()返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。np.isnan()返回bool类型的数组。那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或者是直接删除有... 继续阅读 >

2014
11-07

PHP基础之数据类型3——浮点型（Float）

浮点型（也叫浮点数float，双精度数double或实数real）可以用以下任一语法定义：<?php$a=1.234;$b=1.2e3;$c=7E-10;?>浮点数的形式表示：LNUM         [0-9]+DNUM         ([0-9]*[\.]{LNUM})|({LNUM}[\.][0-9]*)EXPONENT_DNUM[+-]?(({LNUM}|{DNUM})[eE][+-]?{LNUM})浮点数的字长和平台相关，尽管通常最大值是1.8e308并具有14位十进制数字的精度（64位IEEE格式）。Warning... 继续阅读 >