torch binary cross entropy出现NaN
时间: 2025-03-08 20:09:10 浏览: 57
### torch 中 Binary Cross Entropy 损失函数计算时出现 NaN 的解决方案
在 PyTorch 中,`binary_cross_entropy` 和 `binary_cross_entropy_with_logits` 函数用于计算二元分类任务中的损失。当这些函数返回 NaN 值时,通常是因为输入数据或标签存在问题。
#### 可能的原因及解决方法:
1. **输入范围不合法**
输入到 `binary_cross_entropy_with_logits` 或 `sigmoid` 后的预测值应位于 [0, 1] 范围内。如果直接使用未经激活函数处理的概率作为输入,则可能导致数值不稳定,进而产生 NaN[^1]。
2. **标签不在有效范围内**
标签应当严格等于 0 或者 1。任何介于两者之间的浮点数都会导致梯度爆炸或者下溢现象,最终引发 NaN 结果。因此,在训练前务必确认目标变量已被正确编码为整型类别[^2]。
3. **权重设置不当**
如果指定了自定义的样本权重视图 (`weight`) 参数,需确保其形状能够与输出匹配,并且不含负值或零元素。因为这会使得某些项被完全忽略掉,从而影响整个表达式的稳定性[^3]。
4. **学习率过高**
过高的优化器步长可能会使模型参数更新幅度过大,造成损失急剧上升甚至发散至无穷大而变成 NaN。适当降低初始学习速率有助于缓解此类情况的发生。
为了防止上述情形发生并修复已有的错误,建议采取如下措施之一或多条组合应用:
- 对原始得分应用 Sigmoid 层转换后再传递给 BCE Loss;
- 使用带有内置稳定机制版本——即 `binary_cross_entropy_with_logits()` 方法替代标准形式;
- 添加一个小常量偏移来避免取对数操作中遇到极小正数的情况;例如:
```python
epsilon = 1e-7
loss_fn = nn.BCELoss()
output_clipped = output.clamp(min=epsilon, max=1.-epsilon)
loss = loss_fn(output_clipped, target)
```
通过以上调整可以显著减少因数值精度不足而导致的异常状况。
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