https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8603750.html
一般来说，出现NaN有以下几种情况：
相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。 1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决） 3.可能用0作为了除数; 4.可能0或者负数作为自然对数 5.需要计算loss的数组越界（尤其是自己，自定义了一个新的网络，可能出现这种情况） 6.在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算exp（x），值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））梯度爆炸，解决方法：调学习率、梯度剪裁、归一化
方法： 1、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等） 2、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）； 3、减小学习率、减小batch size； 4、加入gradient clipping； 原因： 1、学习率太大问题导致梯度爆炸： 原因很简单，学习率较高的情况下，直接影响到每次更新值的程度比较大，走的步伐因此也会大起来。 如下图，过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点，稍有不慎就会跳出可控制区域，此时我们将要面对的就是损失成倍增大(跨量级)。 这种情况很容易在网络层数比较深的时候出现，所以同样学习率res50可以，res101，会训练NaN （[https://blog.csdn.net/lrt366/article/details/97616926](https://blog.csdn.net/lrt366/article/details/97616926)）原因很简单，学习率较高的情况下，直接影响到每次更新值的程度比较大，走的步伐因此也会大起来。如下图，过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点，稍有不慎就会跳出可控制区域，此时我们将要面对的就是损失成倍增大(跨量级)。
计算loss的时候有log0，可能是初始化的问题，也可能是数据的问题
loss突然变nan的原因，很可惜并不是这里其他所有答主所说的“因为梯度爆炸”、“lr过大”、“不收敛”等等原因， 而是因为training sample中出现了脏数据！脏数据的出现导致我的logits计算出了0，0传给 即nan。 所以我通过设置batch_size = 1，shuffle = False，一步一步地将sample定位到了所有可能的脏数据，删掉。 期间，删了好几个还依然会loss断崖为nan，不甘心，一直定位一直删。终于tm work out! 作者：Scofield 链接：https://www.zhihu.com/question/49346370/answer/309842972 来源：知乎https://blog.csdn.net/lrt366/article/details/97616926
