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...@@ -286,3 +286,16 @@ PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID,相同名字 ...@@ -286,3 +286,16 @@ PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID,相同名字
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paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2 --gpu_id=2 paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2 --gpu_id=2
12. 训练过程中出现 :code:`Floating point exception`, 训练因此退出怎么办?
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Paddle二进制在运行时捕获了浮点数异常,只要出现浮点数异常(即训练过程中出现NaN或者Inf),立刻退出。浮点异常通常的原因是浮点数溢出、除零等问题。
主要原因包括两个方面:
* 训练过程中参数或者训练过程中的梯度尺度过大,导致参数累加,乘除等时候,导致了浮点数溢出。
* 模型一直不收敛,发散到了一个数值特别大的地方。
* 训练数据有问题,导致参数收敛到了一些奇异的情况。或者输入数据尺度过大,有些特征的取值达到数百万,这时进行矩阵乘法运算就可能导致浮点数溢出。
主要的解决办法是减小学习律或者对数据进行归一化处理。
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<li><a class="reference internal" href="#cmake-pythonlibspythoninterp">10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致</a></li> <li><a class="reference internal" href="#cmake-pythonlibspythoninterp">10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#a-protocol-message-was-rejected-because-it-was-too-big">10. A protocol message was rejected because it was too big</a></li> <li><a class="reference internal" href="#a-protocol-message-was-rejected-because-it-was-too-big">10. A protocol message was rejected because it was too big</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#gpu">11. 如何指定GPU设备</a></li> <li><a class="reference internal" href="#gpu">11. 如何指定GPU设备</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#floating-point-exception">12. 训练过程中出现 <code class="code docutils literal"><span class="pre">Floating</span> <span class="pre">point</span> <span class="pre">exception</span></code>, 训练因此退出怎么办?</a></li>
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<li><a class="reference internal" href="#cmake-pythonlibspythoninterp" id="id25">10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致</a></li> <li><a class="reference internal" href="#cmake-pythonlibspythoninterp" id="id25">10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#a-protocol-message-was-rejected-because-it-was-too-big" id="id26">10. A protocol message was rejected because it was too big</a></li> <li><a class="reference internal" href="#a-protocol-message-was-rejected-because-it-was-too-big" id="id26">10. A protocol message was rejected because it was too big</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#gpu" id="id27">11. 如何指定GPU设备</a></li> <li><a class="reference internal" href="#gpu" id="id27">11. 如何指定GPU设备</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#floating-point-exception" id="id28">12. 训练过程中出现 <code class="code docutils literal"><span class="pre">Floating</span> <span class="pre">point</span> <span class="pre">exception</span></code>, 训练因此退出怎么办?</a></li>
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<h2><a class="toc-backref" href="#id28">12. 训练过程中出现 <code class="code docutils literal"><span class="pre">Floating</span> <span class="pre">point</span> <span class="pre">exception</span></code>, 训练因此退出怎么办?</a><a class="headerlink" href="#floating-point-exception" title="永久链接至标题"></a></h2>
<p>Paddle二进制在运行时捕获了浮点数异常,只要出现浮点数异常(即训练过程中出现NaN或者Inf),立刻退出。浮点异常通常的原因是浮点数溢出、除零等问题。
主要原因包括两个方面:</p>
<ul class="simple">
<li>训练过程中参数或者训练过程中的梯度尺度过大,导致参数累加,乘除等时候,导致了浮点数溢出。</li>
<li>模型一直不收敛,发散到了一个数值特别大的地方。</li>
<li>训练数据有问题,导致参数收敛到了一些奇异的情况。或者输入数据尺度过大,有些特征的取值达到数百万,这时进行矩阵乘法运算就可能导致浮点数溢出。</li>
</ul>
<p>主要的解决办法是减小学习律或者对数据进行归一化处理。</p>
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