“RuntimeWarning: переполнение[…]” в TensorFlow в Jupyter Notebook

Вопрос или проблема

/home/user/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: переполнение в exp
  Это отдельный пакет от ipykernel, поэтому мы можем избежать импортов до
/home/user/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: недопустимое значение в true_divide
  Это отдельный пакет от ipykernel, поэтому мы можем избежать импортов до
/home/user/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py:32: RuntimeWarning: переполнение в reduce
  return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims)

Ответ или решение

Понимание ошибки RuntimeWarning: overflow в TensorFlow

Когда вы разрабатываете модель в TensorFlow, особенно при использовании сложных архитектур с количеством слоев, растущим по мере наращивания сложности вашей задачи, вы можете столкнуться с сообщением об ошибке RuntimeWarning: overflow. Давайте разберемся, что это означает и как с этим справиться.

Причины возникновения проблемы

Уведомление RuntimeWarning: overflow encountered in exp часто связано с использованием экспоненциальных функций, что в данном случае может указывать на то, что на каком-то этапе вычислений — обычно в выводе слоев модели, таких как Dense с активацией softmax — значения становятся слишком большими. Это вызывает переполнение при вычислении экспоненты, поскольку тип данных, используемый для хранения значений, достигает своего предела.

1. Математика под капотом: Ваша модель использует софтмакс-кросс-энтропию в качестве функции потерь, которая включает в себя экспоненциальные вычисления. Когда входные данные в функциях активации (например, tf.exp) превышают рамки представимого диапазона, происходит переполнение, что приводит к ошибке.

2. Увеличение масштабов: В зависимости от архитектуры нейронной сети, вектор выхода может иметь значительные значения, особенно если вы добавляете больше слоев и нейронов. Это, в свою очередь, может привести к накоплению ошибок, вызывая переполнение.

3. Проблемы с типом данных: Ваша модель может иметь дело с большими числами, которые превышают максимально допустимые значения для используемого типа данных (например, float32).

Как справиться с этой проблемой

Существует несколько подходов для решения проблемы переполнения:

1. Нормализация входных данных: Перед тем как подавать данные на вход модели, убедитесь, что они нормализованы. Это может включать в себя преобразование данных так, чтобы их значения находились в диапазоне от 0 до 1 или -1 до 1.

2. Использование логарифмических вычислений: Вместо прямого применения softmax можно использовать лог_softmax. Это уменьшает вероятность переполнения, так как использует логарифмизмы, что значительно уменьшает значения в числах.

   logits = model(inputs)
   log_probs = tf.nn.log_softmax(logits)
   loss = -tf.reduce_sum(labels * log_probs)

3. Лимитирование выходных значений: Вы можете ограничить максимальные значения на уровне выхода нейронной сети, например, добавляя регуляризацию или используйте функции активации, устойчивые к переполнению, такие как tf.nn.relu.

4. Понижение точности данных: Если возможно, вы можете использовать менее точное представление, например float16, вместо float32. Это поможет уменьшить вероятность переполнения, так как поле значений в основном пересчитывается.

5. Улучшение архитектуры сети: Переход на более структурированные и подбираемые пороговые значения в ваших инициализациях слоев может помочь контролировать выходные значения.

Заключение

Ошибка RuntimeWarning: overflow в TensorFlow охватывает важный аспект численных вычислений, особенно в контексте глубокого обучения. Она является предупреждением о том, что значения, с которыми ваша модель работает, могут превышать допустимые рамки, что приводит к недостоверности результатов. Следуя описанным выше рекомендациям, вы сможете избежать этой проблемы и улучшить стабильность вашей модели. Не забывайте также регулярно проверять ошибки и предупреждения в ходе разработки, так как они могут указать на важные аспекты, которые необходимо оптимизировать.