UNet loss is NaN + UserWarning:警告:将掩码元素转换为nan - 腾讯云开发者社区

前言训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致：梯度爆炸造成Loss爆炸原因很简单，学习率较高的情况下，...代表负无穷，而nan代表不存在的数)，这个时候就需要通过debug去一一检查。...或者在一个神经网络中存在两种结构不同的阵营：典型的是Unet，当在自定义Unet的时候，编码网络和解码网络如果是两个结构存在较大差异的网络，那么在编码阶段学习到的分布在解码阶段就会出现问题。...举个真实的例子：Unet + resnet34 表现正常，但是使用Unet + resnext50 则造成损失爆炸(将解码阶段的batchnorm层失效后表现正常)。...如果你在预测阶段也将模型model设置为model.train(True)，那么问题可能就不会出现：解决方式：或者设置Batchnorm中的参数track_running_stats=False

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

• 现在可以使用ignore_index参数计算cross_entropy_loss和nll_loss来忽略特定的目标索引。这是实现掩码的廉价实用方式，你可以在其中使用在计算损失时忽略的掩码索引。...错误修复和小改进现在，当将变量转换为bool时，我们会发出错误。...添加此代码将生成突出显示不兼容代码的警告。修复代码不再生成警告。 ? 一旦所有警告消失，你可以删除代码段。详情现在，让我们看看这三个不相容的变化与例子。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...“一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。例如： ?

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NumPy 1.26 中文文档（五十五）

这些警告应该警告浮点溢出发生。在将浮点值转换为整数时出现错误时，用户应该期望无效值警告。用户可以使用 np.errstate 修改这些警告的行为。浮点数到整数的转换警告可能与平台相关。...设置 equal_nan=False 将恢复到 1.21 版本之前的行为，将 NaN 视为唯一。默认为 True。...设置equal_nan=False将恢复到 1.21 版本之前的行为，将NaN视为唯一。默认为True。...这些警告应该警告浮点溢出发生。在将浮点值转换为整数时出现错误时，用户应该期望无效值警告。用户可以使用np.errstate修改这些警告的行为。...这些警告应该警告浮点溢出发生。对于将浮点值转换为整数时出现的错误，用户应该期望无效值警告。用户可以使用np.errstate修改这些警告的行为。

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

此外，对于较小的数据类型（例如 8 位整数），牺牲一个位用作掩码，将显着减小它可以表示的值的范围。 NumPy 确实支持掩码数组吗？...例如，如果我们将整数数组中的值设置为np.nan，它将自动向上转换为浮点类型来兼容 NA： x = pd.Series(range(2), dtype=int) x ''' 0 0 1 1...dtype: int64 ''' x[0] = None x ''' 0 NaN 1 1.0 dtype: float64 ''' 请注意，除了将整数数组转换为浮点数外，Pandas...还会自动将None转换为NaN值。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。

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用Pandas处理缺失值

在掩码方法中，掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组，也可能是用一个比特（0 或 1）表示有缺失值的局部状态。..., 2, None]) 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN dtype: float64 Pandas 会将没有标签值的数据类型自动转换为 NA。...例如，当我们将整型数组中的一个值设置为 np.nan 时，这个值就会强制转换成浮点数缺失值 NA。...: float64 除了将整型数组的缺失值强制转换为浮点数， Pandas 还会自动将 None 转换为 NaN。...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型无变化 np.nan boolean 布尔类型强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是， Pandas

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NumPy 1.26 中文文档（五十六）

虽然通常更快且改进了很多，但numpy.loadtxt现在可能无法将某些字符串转换为以前成功读取的数字。这些情况中最重要的是：解析浮点值，如1.0转换为整数现在已经不推荐使用。...设置 equal_nan=False 将恢复到 1.21 之前的行为，将 NaN 视为唯一。默认为 True。...设置equal_nan=False将恢复到 1.21 之前的行为，将NaN视为唯一。默认为True。...(gh-20314) C API 更改掩码内部循环不再可以自定义掩码内部循环选择器现在不再使用。在极少数情况下自定义时会发出警告。我们不希望任何代码使用这个功能。...(gh-20314) C API 更改无法再自定义掩码内部循环掩码内部循环选择器现在不再使用。在极少情况下，如果进行了自定义，将发出警告。我们不希望任何代码使用此功能。

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Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...处理机制的权衡常见的处理丢失数据的方法有两种：使用掩码全局的指明丢失了哪些数据使用哨兵值直接替换丢失的值上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...import numpy as np import pandas as pd vals1 = np.array([1, None, 3, 4]) 对象类型也就意味着数组的元素内容为Python对象，所以计算速度会大打折扣...Pandas会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型: x = pd.Series(range(2), dtype=int) x[0] = None 针对Null值的操作由上可知，Pandas将None

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PyTorch踩过的12坑

所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...，即batch中每个元素对应的loss....训练时损失出现nan的问题最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法：注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！...# 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print('Loss value is NaN!') 11.

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java学习与应用（4.2）--JavaScript、bootstrap

运算符，一元运算符：++，--，+-（正号,负号[可以将其他类型转number，无法转换为NaN]），算数运算符：+-*/%，赋值运算符=，+=，-=，比较运算符：>，>=，元素列表/默认长度/空)，var arr=[元素列表]。特点：数组中的元素类型可变，数组长度可变（其它值为undefined）。...方法：join方法按照指定分隔符将数组拼接为字符串。push尾部添加元素。 Boolean，布尔对象。...parseInt将字符串转为数字（和正号的区别在于其转换前面的数字串转为数字）。isNaN判断值是否为NaN（NaN和其他任何值直接比较都为false）。eval方法将JS字符串转换为JS脚本执行。...方法：alert警告对话框，confirm确认取消对话框，prompt对话框。open打开浏览器窗口（可传入url等），close关闭浏览器窗口（默认关闭本窗口，传入其他窗口对象关闭指定窗口）。

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透过网红面试题，超详细解析 parseInt，学不懂找我

语法 parseInt(string, radix); 返回值从给定的字符串中解析出一个整数，或者NaN。关于返回NaN: radix 小于 2 或大于 36 第一个非空格字符不能转换为数字。...('20px') // 20 parseInt("p20") //NaN 通过上面的代码，结合转化规则来看: parseInt(12),首先是将数值12转为字符串'12', 然后再转为整数。...; parseInt(3, 2), 将3作为二进制转换为十进制整数，但是二进制只有0和1，找二进制数字就什么都没有找到，所以输出NaN ； parseInt(4, 3)，这里也是，4 不是3进制中数字...首先都知道parseInt、parseFloat和Number都是将一个变量转换为数字类型。...比如指定的二进制，那么2、3这样的数字就是非有效数字 Number处理机制：如果是Boolean值，true和false将分别转换为1和0。如果是数字值，只是简单的传入和返回。

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【Pytorch】谈谈我在PyTorch踩过的12坑

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PyTorch踩过的12坑 | CSDN博文精选

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【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...，即batch中每个元素对应的loss....训练时损失出现nan的问题最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法：注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！...) # 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print( Loss value is NaN! ) 11.

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

关于SettingWithCopy警告是什么？当你做一些可能花费几毫秒额外时间的事情时，我们通常不会发出警告！但事实证明，将链式索引的乘积分配给结果本质上是不可预测的。...'raise' 表示 pandas 将引发一个 SettingWithCopyError 让你处理。 None 将完全抑制警告。...任何元素超出范围的索引器列表将引发IndexError。...-0.048048 2000-01-08 NaN NaN -0.048788 -0.808838 掩码 mask() 是 where 的反布尔运算。...'raise'意味着 pandas 将引发SettingWithCopyError，您必须处理。 None将完全禁止警告。

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NumPy 1.26 中文官方指南（四）

附加文件术语表原文：numpy.org/doc/1.26/glossary.html (n,) 括号中跟着逗号的数字表示一个具有一个元素的元组。尾随逗号将一个元素元组与括号n区分开。...它允许优雅的做-我-知道什么的行为，在这种情况下，将标量添加到向量会将标量值添加到每个元素。...掩码用于选��仅对某些元素进行操作的布尔数组： >>> x = np.arange(5) >>> x array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> mask = (x > 2) >>> mask...aweights 参数支持 Python 3.5+ 中的 ‘@’ 运算符 fft 函数的新参数 norm 改进 np.digitize 使用二进制搜索 np.poly 现在将整数输入转换为浮点数...处理 sign 中的 Nan 处理新的 ufuncs 掩码数组 Windows 上的 gfortran 支持用于 Windows 二进制的 Arch 选项已弃用的功能

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

警告通过 pandas 对象进行迭代通常较慢。...astype()，将某些列转换为特定的 dtype。...但是，如果errors='coerce'，这些错误将被忽略，pandas 将把有问题的元素转换为pd.NaT（对于日期时间和时间增量）或np.nan（对于数值）。...astype()将某些列转换为特定数据类型。...但是，如果errors='coerce'，这些错误将被忽略，pandas 将把有问题的元素转换为pd.NaT（对于日期时间和时间间隔）或np.nan（对于数值）。

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NumPy 1.26 中文文档（五十九）

(gh-13899) 在保存带有元数据的 dtype 时发出警告当使用numpy.save保存带有metadata的数组时，将发出UserWarning。...在配置期间将CFLAGS=-Werror添加以将警告转换为错误会触发错误。...如果这影响了你的代码，先将uint64转换为int64。...(gh-13899) 在保存带有元数据的 dtype 时发出警告当通过numpy.save保存数组时带有metadata时，将发出UserWarning。...添加CFLAGS=-Werror以将警告转换为错误会在配置过程中触发错误。

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NumPy 1.26 中文文档（五十八）

用第一列中的项目替换为第二列的内容将完全相同，并且可以消除弃用警告。第三列列出了偶尔更好的替代 NumPy 名称。另请参阅数据类型以获取更多详细信息。...将第一列中的项目替换为第二列的内容将产生相同效果，并消除弃用警告。第三列列出了有时可能更优选的替代 NumPy 名称。另请参阅数据类型以获取更多详细信息。...以前，在这里将矩阵转换为数组。将来不会再这样做，需要手动将矩阵转换为数组。...现在将进行检查，从而引发弃用警告，并将其转换为错误。对赋值也适用。...例如，shapely将允许使用line.coords而不是np.asarray(line)将其转换为类似数组的对象。用户可能会规避警告，或在可用时使用新约定。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

如何就地将float（32位）数组转换为整型（32位）数组? 54. 如何读取以下文件？? (★★☆) 1, 2, 3, 4, 5 6, , , 7, 8 , , 9,10,11 55....如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58. 减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列?...设有一个给定的向量，如何让每个能被第二个向量索引的元素加1（注意重复索引的情况）？（★★★） 65. 如何根据索引列表（I）将向量（X）的指定元素转移到到数组（F）？（★★★） 66....使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b ，这里的a^T指示矩阵a的转置 70....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.

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图深度学习入门教程（七）——残差多层图注意力模型

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损失Loss为Nan或者超级大的原因

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NumPy 1.26 中文官方指南（四）

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