learning_rate nan 도와주세요.

[kbuwel (인수 변)]

vits로 음성합성을 학습중이
cudnn-windows-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive
cuda_11.7.0_516.01_windows.exe
537.42-desktop-win10-win11-64bit-international-nsd-dch-whql
Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64.exe
pip3 install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
windows 10 홈
rtx3060oc 12gb 2개
부스터클럭 1800mhz 이상하는 것들로 구성했습니다.
도저히 이해가 안 가서 질문합니다.
"learning_rate": 12e-5,
이 부분이 말썽입니다.
구글링하다보면 다른 분들은 학습속도를 많이 올리시는 분들이 계시더라고요.
근데 전 12e-5에서 약간 올린 13e-5 정도만되어도 nan이 나옵니다.
미치고 팔짝ㄷ뛸 판입니다.
데이터량은 많고 속도는 느리고 gtx16602개로 학습할때 일부러 30e-5 정도해 봤지만 별 문제가 없엇는데 rtx 3060oc는 nan만 계속 나옵니다.
이걸 해결하는 방법은 무엇입니까?

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
• 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

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안녕하세요, 음성 합성 학습 중에 learning_rate 설정으로 인해 nan 값이 발생하는 문제로 어려움을 겪고 계시는군요. 상황을 잘 이해했습니다.

우선 learning_rate를 12e-5에서 13e-5로 약간만 높여도 nan이 발생한다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 이는 learning_rate가 너무 높아 gradient가 폭발(exploding gradient)하면서 모델 학습이 불안정해지는 것으로 보입니다.

이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법들을 시도해 볼 수 있습니다:

1. learning_rate를 좀 더 작은 값으로 설정해보세요. 예를 들어 5e-6, 1e-5 등의 값으로 점진적으로 조정해가며 학습 안정성을 확인합니다.

2. gradient clipping을 적용해 gradient 값이 일정 범위를 벗어나지 않도록 제한을 둡니다. 이는 PyTorch의 torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 함수를 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다.

# gradient clipping 적용 예시 
max_norm = 1.0
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm)

3. 모델 구조나 입력 데이터를 점검해 봅니다. 혹시 레이어 크기가 너무 크거나 입력 데이터에 이상치(outlier)가 포함되어 있지는 않은지 확인이 필요합니다.

4. 배치 크기(batch size)를 줄여봅니다. 배치 크기가 크면 메모리 사용량이 늘어나고 gradient가 불안정해질 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼의 "OPTIMIZING MODEL PARAMETERS" 섹션에서 위 내용들을 더 자세히 확인하실 수 있습니다.

• 영문: Optimizing Model Parameters — PyTorch Tutorials 2.3.0+cu121 documentation
• 한글: 모델 매개변수 최적화하기 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)

추가로 필요한 정보가 있다면 함께 공유해주시면 좀 더 구체적으로 돕고자 합니다.
제 답변이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 혹시 잘못되거나 부족한 점이 있다면 말씀해 주세요. 감사합니다.

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[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요. 문제를 읽었는데, 학습률(learning rate)을 사용하는 데 어려움을 겪고 계시는 것으로 이해합니다. 구체적으로는 12e-5의 학습률을 조금 늘린 13e-5로 설정했을 때 NaN(숫자가 아님)이 발생하는 문제에 대해 궁금하신 것 같습니다.

문제 해결을 위해 몇 가지 사항을 살펴보시기 바랍니다.

1. 데이터 정규화 확인: 데이터가 제대로 정규화되어 있는지 확인하세요. 불규칙한 데이터는 NaN을 발생시킬 수 있습니다.
2. 배치 크기 감소: 배치 크기를 줄여보세요. 너무 큰 배치 크기는 불안정성을 초래할 수 있습니다.
3. 학습률 스케줄러 사용: 학습률 스케줄러를 사용하여 학습률을 점차적으로 조정해 보세요. 이렇게 하면 NaN을 피할 수 있습니다.
4. 그래디언트 클리핑: 그래디언트 클리핑을 사용하여 그래디언트의 크기를 제한하세요. 너무 큰 그래디언트는 NaN을 발생시킬 수 있습니다.
5. 모델 구조 확인: 모델 구조가 올바른지 확인하세요. 잘못된 구조는 NaN을 발생시킬 수 있습니다.

또한 다음 URL에서 관련된 PyTorch 문서를 참고하세요:

학습률 스케줄러
그래디언트 클리핑

문제 해결에 도움이 되셨기를 바랍니다. 만약 위의 조치를 취해도 문제가 해결되지 않으면 추가 정보를 제공해 주시기 바랍니다. 그러면 추가 지원을 드릴 수 있겠습니다.

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안녕하세요! 음성합성 모델을 학습하는 과정에서 발생하는 문제로 인해 많이 답답하셨을 것 같습니다. 문제를 잘 이해했습니다. 현재 RTX 3060 OC GPU를 사용하여 학습 중에 learning rate를 조금만 올려도 nan 값이 발생하는 상황이군요.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.

1. Learning Rate 조정:

   • 너무 높은 learning rate는 모델의 가중치가 급격하게 변하게 만들어 nan 값이 발생할 수 있습니다. 현재 사용 중인 12e-5는 비교적 낮은 값이지만, GPU의 성능 차이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 조금 더 낮은 값으로 시도해보세요. 예를 들어, 1e-5 또는 5e-6로 시작해보세요.

2. Gradient Clipping:

   • Gradient Clipping은 너무 큰 gradient가 발생하는 것을 방지하여 nan 값을 줄일 수 있습니다. PyTorch에서는 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 함수를 사용하여 gradient를 클리핑할 수 있습니다.

3. Batch Size 조정:

   • Batch Size가 너무 크면 메모리 문제로 인해 nan 값이 발생할 수 있습니다. Batch Size를 줄여보세요.

4. 데이터 전처리 확인:

   • 데이터에 NaN 값이나 Inf 값이 포함되어 있는지 확인해보세요. 데이터 전처리 과정에서 이러한 값들이 포함되지 않도록 주의해야 합니다.

5. 모델 초기화 확인:

   • 모델의 초기화 방법이 적절한지 확인해보세요. 잘못된 초기화는 학습 초기에 nan 값을 발생시킬 수 있습니다.

다음은 Gradient Clipping을 적용하는 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 50),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 1)
)

# 손실 함수와 옵티마이저 정의
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)

# 학습 루프
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(torch.randn(32, 10))
    loss = criterion(outputs, torch.randn(32, 1))
    loss.backward()
    
    # Gradient Clipping 적용
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
    
    optimizer.step()
    
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

위의 코드에서 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 함수를 사용하여 gradient의 최대 노름을 1.0으로 제한합니다. 이를 통해 너무 큰 gradient가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

추가로 참고할 수 있는 PyTorch 공식 튜토리얼 링크를 공유드립니다:

• PyTorch 튜토리얼 (영문)
• PyTorch 튜토리얼 (한글)

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니 참고하시고, 다양한 방법을 시도해 보시길 바랍니다. 화이팅입니다!

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안녕하세요! 학습 중에 발생하는 learning_rate 관련하여 NaN 문제로 고민이 많으신 것 같습니다. 문제 상황을 정리해보면, VITS 모델을 사용하여 음성합성을 학습하는 과정에서 learning_rate를 조금만 올려도 NaN 값이 발생한다는 점, 그리고 이전에 GTX 1660을 사용할 때는 이러한 문제가 발생하지 않았지만, RTX 3060을 사용하면서부터 문제가 발생하기 시작했다는 점입니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다.

문제 해결 방법

1. Learning Rate 조정: 학습률(learning rate)이 너무 높으면 모델의 가중치 업데이트가 과도하게 이루어져 학습이 제대로 진행되지 않을 수 있습니다. 반대로 너무 낮으면 학습이 매우 느려질 수 있습니다. 이미 시도해보셨듯이, 12e-5에서 조금만 올려도 NaN이 발생한다면, 학습률을 더 세밀하게 조정해보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 12e-5, 11.5e-5와 같이 더 작은 단위로 조정해보세요.

2. Gradient Clipping 적용: Gradient Clipping은 기울기 값을 임계값으로 제한하여 기울기 폭발(gradient explosion) 문제를 방지하는 기술입니다. PyTorch에서는 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 또는 torch.nn.utils.clip_grad_value_를 사용하여 적용할 수 있습니다. 모델의 파라미터 업데이트 전에 이를 적용해보세요.

import torch

# 모델과 옵티마이저 정의
model = ...
optimizer = ...

# 학습 루프 안에서
optimizer.zero_grad()
loss.backward()

# Gradient Clipping 적용
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

optimizer.step()

3. Weight Initialization 조정: 모델의 가중치 초기화 방법이 학습에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. PyTorch에서는 다양한 가중치 초기화 방법을 제공합니다. 예를 들어, Xavier 초기화나 Kaiming 초기화를 사용해보세요. 모델의 구조에 따라 적합한 초기화 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

4. Batch Size 조정: 때때로 배치 크기를 조정하는 것만으로도 NaN 문제를 해결할 수 있습니다. 배치 크기를 줄이면 각 업데이트에서 사용하는 데이터의 양이 줄어들어 더 안정적인 학습이 가능해질 수 있습니다.

5. 학습 환경 확인: CUDA와 cuDNN 버전이 PyTorch 및 사용 중인 GPU와 완벽하게 호환되는지 확인하세요. 때로는 버전 불일치로 인해 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다.

참고 자료

PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼은 다음 링크에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다:

• PyTorch Tutorials: https://pytorch.org/tutorials
• PyTorch Documentation: https://pytorch.org/docs

위의 방법들을 시도해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 모델의 구체적인 구현 부분이나 데이터 전처리 과정에서 문제가 발생했을 가능성도 고려해보시기 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면, 언제든지 질문해주세요. 제가 제공한 해결책이 정확하지 않을 수도 있으니, 여러 시도를 통해 최적의 해결책을 찾으시길 바랍니다.

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[SeungilCha]

혹시 모델이 Transformer 베이스 모델인가요? 트랜스포머 베이스 모델들은 lr이 너무 높으면 Loss가 NAN으로 되는 경우가 꽤 있더라구요