0. 引言

Pytorch训练时在batch=N时loss为nan。经过断点检查发现在batch=N-1时，网络参数非nan，输出非nan，但梯度为nan，导致网络参数已经全部被更新为nan，遇到这种情况应该如何排查，如何避免？由于导致nan的情况较为繁多，本文给出的不是一个个例的解决方案，而是一种通用的抽象解决方案。

1. 排查

最简单的排查的方式就是检查parameter的参数值：

# model
for name, param in model.named_parameters(recurse=True):
	if not torch.isfinite(param.mean()):
		print(name)

通过该种方法可以打印出网络参数中数值非有限值的参数所在层。

第二种方法是检查parameter的梯度值，该方法需要retain_graph=True （Pytorch默认不保存图结构以节省GPU内存）

# compute loss
loss.backward(retain_graph=True)
# model
for name, param in model.named_parameters(recurse=True):
	if not torch.isfinite(param.grad.mean()):
		print(name)

检查梯度和参数值的方式都是从后往前查（和反向传播的顺序一致），子节点出现问题会导致其根节点必定出现问题，因此优先排查子节点是否是导致nan的原因。

最后提醒一下，如果nan排查成功，别忘了把retain_graph=True给删了，因为这条命令占用额外的GPU内存。

2. 规避

在这里介绍的方法是基于Pytorch 1.13的，Pytorch 2.x的用户也不想要担心，因为本教程中设置的参数在Pytorch 2.x里面已经设为默认参数，完全兼容。

# compute loss
# optimizer, model
clip_grad = 1.0 # maximum value to clip grad_norm
try:
	nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip_grad, norm_type=2, error_if_nonfinite=True) # 遇到nonfinite的梯度报错
	optimizer.step()
except:
	print("nan detected in grad, skip batch")
	optimizer.zero_grad()  # 所有梯度置0，保证下一个batch的正常训练
	continue  # 跳过这个batch的训练

这个代码的思想就是利用clip_grad_norm_自带的梯度检查功能在反向传播前对model的每个参数梯度进行检查，如若出现梯度异常值，则跳过batch（且不会对网络进行梯度更新）。需要的注意的是，optimizer.zero_grad()除了在本代码中出现，应该在主循环里面也另外有一个，但是此处省略了。