前几天训练模型的时候，遇到了一个问题，就是特征值输入模型之前好好的，但是经过我的网络之后，输出的embedding全变成了nan。
最让人无语的是，这是发生在验证阶段，而不是训练阶段！如果是验证阶段，就可以考虑一下是不是梯度爆炸的问题。但是发生在验证阶段，就很离谱了！
而且，使用小部分测试数据的时候，模型居然一点问题都没有，当使用全部数据的时候，就不行了！当然，我尝试找数据集的问题，对数据集进行随机抽样，输进去其他不管是有规律还是没规律的测试数据集，都不好使，只要是准备真刀真枪的训练模型看效果了，哎，不好使！要测试模型能不能跑通的话，哎，好使！
这个时候，就应该找找问题了，首先我是看了val部分的权重和梯度值，也就是用下面的代码
for name, parms in model.named_parameters(): print(name) print(parms.requires_grad) print(parms.grad)
看完之后，我发现，居然grad和weight有的全是nan，有的全是0，所以，原因很清晰了，输进去的特征值，和这些是nan或者0的weight矩阵相乘，那肯定是得不到正常的embedding的。
解决办法：
检查损失函数，val和train的损失函数是否一致（关键！！！）。
train和val的损失函数是否是线性可导的。
