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为什么当我在训练时间设置is_training=False时,Tensorflow BN层中的moving_mean和moving _variance会变成nan?

当在训练时间设置is_training=False时,TensorFlow中的Batch Normalization(BN)层的moving_mean和moving_variance会变成NaN的原因是由于在推理阶段(is_training=False)时,BN层不再进行统计信息的更新,而是使用之前训练阶段(is_training=True)中计算得到的moving_mean和moving_variance来进行归一化操作。

然而,当在训练阶段(is_training=True)时,如果输入的batch样本过小,可能会导致方差(variance)过小,进而使得标准差(standard deviation)接近于0。在BN层的归一化操作中,需要对标准差进行除法运算,而除以接近于0的标准差会导致除法结果趋近于无穷大,进而产生NaN值。

为了解决这个问题,可以通过以下几种方式进行处理:

  1. 增加batch样本的大小:通过增加训练时的batch_size,可以增加样本的数量,从而减小方差的值,避免出现除以接近于0的情况。
  2. 设置合适的epsilon值:在BN层的归一化操作中,会加上一个很小的常数epsilon,用于避免除以接近于0的情况。可以尝试调整epsilon的值,选择一个合适的值来避免NaN的产生。
  3. 检查网络结构和参数初始化:确保网络结构合理,并且参数初始化正确。不合理的网络结构或者错误的参数初始化可能导致BN层的统计信息出现异常,进而导致NaN的产生。

需要注意的是,以上解决方案是基于TensorFlow的BN层的常见问题和解决方法,具体情况还需要根据实际代码和环境进行分析和调试。

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