PyTorch报”AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)’ failed. “的原因以及解决办法

目录

• 问题描述
• 问题原因
• 解决方法
  • 排查产生NaN值的原因
  • 使用较小的学习率
  • 设计优秀的损失函数

问题描述

在使用PyTorch进行深度学习时，可能会遇到以下错误：

AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)' failed.

这通常会导致代码的运行异常终止，影响模型训练和预测的正常运行。

问题原因

该错误通常是由于计算中产生了NaN值（not a number）导致的。NaN是一个特殊的浮点值，表示计算结果不是有限的或可以表示的。当遇到NaN值时，有些运算符无法处理，因此会导致异常的终止。

在PyTorch中，常见产生NaN值的原因包括：

• 数据中存在非正常值（如无穷大或无穷小）；
• 模型的学习率过大，导致优化算法发散，产生不稳定的结果；
• 损失函数的设计问题，例如除以小数或预测值与真实值之间差的平方过大，都可能导致NaN值的产生。

解决方法

要解决“AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)' failed.”错误，可以采取以下几种方法：

排查产生NaN值的原因

首先，需要排查产生NaN值的原因。可以使用Python的math库或numpy的isnan()函数来判断数据中是否存在NaN值，并定位哪个部分的计算出现了问题，从而进行修正。

具体地，可以按照以下步骤进行排查：

1. 使用nan检测函数检测出存在NaN值的位置

   import torch
   
   x = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4.])
   print(torch.isnan(x))

   输出：

   tensor([False, False,  True, False])

2. 定位哪个部分的计算出现了问题

确定哪个位置出现了NaN值可以帮助我们更好地理解错误的原因。一般来说，数据有三个过程：前向传递、损失计算和反向传递。一旦确定了问题的来源，就可以针对性地解决它。

使用较小的学习率

如果是由于学习率过大导致的误差，相应的解决方法是降低学习率。可以将学习率调低，如从0.1降低至0.01。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

设计优秀的损失函数

当损失函数设计不好时，常常会导致NaN值的产生。因此，在设计损失函数时，需要注意避免除以小数或预测值与真实值之间差的平方过大等问题。

总之，要解决“AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)' failed.”错误，关键是排查并定位产生NaN值的原因，从而针对性地解决它。