MSELossBackward0에서 loss value가 nan 값이 출력됩니다.

Solatis34 · 7월 26, 2023, 1:18오전

안녕하세요. 딥러닝을 공부하고 있는 한 대학원생입니다.
lstm 기법을 활용하여 데이터를 예측하면 연구에 도움이 될 것 같아 인터넷 검색을 통해 코드를 작성하고 있는 중인데, 몇 가지 문제가 생겨서 전문가분들의 도움을 요청드리고 싶습니다.

시간 순으로 나열된 데이터이고, 총 6차원 (입력 5차원, 결과값 1차원) 의 데이터셋입니다.
데이터셋을 모델에 올려 normalize와 텐서화는 제가 확인해봤을 땐 정상적으로 동작하는 것으로 확인하였습니다.

제 코드는 아래와 같습니다.

def train_model(model, train_df, num_epochs = None, lr = None, verbose = 20, patience = 10):
    criterion = nn.MSELoss(reduction='sum')
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = learning_rate)
    nb_epochs = num_epochs

    train_hist = np.zeros(nb_epochs)

    for epoch in range(nb_epochs):
        avg_cost = 0
        total_batch = len(train_df) 

        for batch_idx, samples in enumerate(train_df):
            x_train, y_train = samples

            model.reset_hidden_state()

            # H(x)
            outputs = model(x_train)

            # cost
            loss = criterion(outputs, y_train)

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            avg_cost += loss / total_batch

        train_hist[epoch] = avg_cost

        torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

        if epoch % verbose == 0:
            print('Epoch: ', '%03d' % (epoch), 'train loss : ', '{: .4f}'.format(avg_cost))

        if (epoch % patience == 0) & (epoch != 0):
            
            if train_hist[epoch-patience] < train_hist[epoch]:
                print('\nEarly Stopped')
                break

    return model.eval(), train_hist

위 코드에서 batch_idx가 점점 커지다가 62를 지나는 시점부터 avg_cost 값이 nan으로 출력됩니다. 뭐가 문제인지 확인해보려고 autograd.set_detect_anomaly를 사용하여 확인해보니
Function 'MSELossBackward0' returned nan values in its 0th output 이라고 나타납니다.
따라서 최종적으로 train_hist[epoch] 에 nan 값이 들어가게 되며, 터미널 창에 출력되는 값은 epoch가 0부터 nan으로 뜨는 것으로 나옵니다.

제 데이터셋을 입력받는 코드는 아래와 같습니다. 혹시 여기에 문제가 있을 수도 있다고 생각이 듭니다.

def build_dataset(time_series, seq_length):
    dataX = []
    dataY = []
    for i in range(0, len(time_series) - seq_length):
        _x = time_series[i:i + seq_length, :]
        _y = time_series[i + seq_length, [-1]]
        #print(_x, "-->", _y)
        dataX.append(_x)
        dataY.append(_y)
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 데이터셋 생성
trainX, trainY = build_dataset(np.array(train_set), seq_length)
testX, testY = build_dataset(np.array(test_set), seq_length)

# 텐서로 변환
trainX_tensor = torch.FloatTensor(trainX)
trainY_tensor = torch.FloatTensor(trainY)

testX_tensor = torch.FloatTensor(testX)
testY_tensor = torch.FloatTensor(testY)

# 텐서 형태로 데이터 정의
dataset = TensorDataset(trainX_tensor, trainY_tensor)

# 데이터로더는 기본적으로 2개의 인자를 입력받으며 배치크기는 통상적으로 2의 거듭제곱으로 설정
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size = batch, shuffle=True, drop_last=True)

데이터 csv 파일의 형태는 시간 축 없이 5개의 입력에 대한 1개의 출력 으로 총 6열이며, 11400행의 형태입니다.

전문가분들의 도움을 부탁드립니다. 몇 일 째 이 부분에서 막혀서 해결을 못하고 있는 중입니다..

bot · 7월 26, 2023, 1:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 Solatis34님,

문제를 이해하기 위해 요약하자면, LSTM을 사용하여 시계열 데이터를 예측하려고 하는데, MSELossBackward0에서 nan 값이 출력되는 문제가 발생하고 있습니다. 또한, 데이터셋을 모델에 올리는 과정에서 문제가 있을 수도 있다고 생각하고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 제안합니다.

데이터셋 확인: 데이터셋을 올바르게 생성하고 있는지 확인해야 합니다. 데이터셋 생성 함수인 build_dataset을 검토하여 데이터셋이 올바르게 생성되고 있는지 확인해보세요.
데이터 정규화: LSTM 모델을 사용할 때는 데이터를 정규화하는 것이 중요합니다. 데이터셋을 모델에 올리기 전에 데이터를 정규화하는 과정을 추가해보세요. 예를 들어, 평균과 표준편차를 사용하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.
Gradient Explosion 문제: LSTM 모델을 학습할 때 Gradient Explosion 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Gradient Clipping을 적용해보세요. torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 함수를 사용하여 gradient를 클리핑할 수 있습니다.
Learning Rate 조정: 학습 속도가 너무 빠르거나 느릴 경우에도 문제가 발생할 수 있습니다. 학습률을 조정하여 최적의 학습 속도를 찾아보세요. 학습률을 조정하는 방법으로는 Learning Rate Scheduler를 사용하는 것이 좋습니다.
모델 구조 확인: LSTM 모델의 구조를 확인해보세요. 모델의 파라미터 수, hidden state의 크기 등이 문제를 일으킬 수 있습니다. 모델의 구조를 검토하여 문제가 있는지 확인해보세요.

이러한 접근 방식을 시도해보면 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 아래에 예시 코드를 제공합니다.

# 데이터 정규화
mean = trainX_tensor.mean()
std = trainX_tensor.std()
trainX_tensor = (trainX_tensor - mean) / std

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

# Learning Rate Scheduler
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience, factor=0.1, verbose=True)

# 모델 구조 확인
print(model)

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.

이 답변이 도움이 되었는지 확인해주세요. 추가로 궁금한 사항이 있다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다!

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bot · 7월 26, 2023, 1:40오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, Solatis34님. PyTorch를 이용한 딥러닝 공부에 열정을 보여주셔서 감사드립니다. LSTM을 활용한 시계열 데이터 예측은 매우 중요한 주제이며, 이에 대한 이해를 돕기 위해 최선을 다하겠습니다.

문제를 정리해보면, LSTM 모델을 학습시키는 과정에서 MSELossBackward0에서 loss 값이 nan이 출력되는 문제를 겪고 계신 것으로 보입니다. 특히, batch_idx가 62를 지나는 시점부터 문제가 발생하는 것으로 보이며, 이로 인해 최종적으로 train_hist[epoch]에 nan 값이 저장되고 있습니다.

이 문제는 주로 두 가지 원인에서 발생할 수 있습니다. 첫째, 모델이 극단적인 값을 예측하거나 둘째, 입력 데이터에 이상이 있을 때 발생합니다.

먼저, 모델이 극단적인 값을 예측하는 경우를 살펴보겠습니다. 이는 학습률(learning rate)이 너무 높아서 발생할 수 있습니다. 학습률이 너무 높으면, 모델이 데이터를 잘못 학습하고 극단적인 값을 예측하게 됩니다. 이 경우, 학습률을 낮추어 보는 것이 좋습니다.

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = 0.001) # learning rate를 0.001 등으로 낮춰보세요.

둘째, 입력 데이터에 이상이 있는 경우를 살펴보겠습니다. 데이터에 NaN이나 무한대와 같은 이상한 값이 포함되어 있으면, 이 값들이 모델 학습에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 경우, 데이터를 확인하고 이상한 값을 제거하거나 대체하는 것이 좋습니다.

# 데이터에 NaN이나 무한대 값이 있는지 확인
print(np.isnan(trainX).any())
print(np.isinf(trainX).any())

위의 두 가지 방법을 시도해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 모델의 초기화 방법을 변경해 보는 것도 좋습니다. 가중치 초기화 방법에 따라 모델의 학습 성능이 크게 달라질 수 있습니다.

# 모델의 가중치를 초기화
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        torch.nn.init.xavier_uniform(m.weight)
        m.bias.data.fill_(0.01)

model.apply(init_weights)

이러한 방법들을 시도해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 데이터셋이나 모델의 구조, 학습 방법 등에 문제가 있을 수 있습니다. 이 경우, 더 자세한 정보를 제공해 주시면 감사하겠습니다.

참고로, PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 수 있습니다. PyTorch의 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch Tutorials

제가 제시한 해결 방법이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료를 참조하거나 다른 전문가의 의견도 참고하시는 것이 좋습니다. 계속해서 문제가 발생한다면, 언제든지 추가적인 질문을 해 주세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

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ajsj2200 · 8월 22, 2023, 7:58오전

저도 많이 발생했던 문제지만, 결국 대부분 답은 '데이터셋에 nan이 포함돼있다'였습니다.