重复tless数据集训练，GADD_loss变成nan，GADD变成nan

[ldhai]

嗯嗯，我们在按照步骤跑tless数据集的训练是，在第22epoch，GADD_loss变成nan；紧接着在第20epoch resume，在第41epoch，GADD_loss又变成nan；大家在训练时有遇到这个问题吗，有什么解决方法

[GANWANSHUI]

我们之前训练也有这样的问题，可以尝试在完成数据准备之后，写个脚本，通过以下的dataloader把可能有的脏数据丢掉，得到干净一些的train_pbr_mat.txt来训练：

def __getitem__(self, index):

    meta = scio.loadmat('{0}/{1}.mat'.format(self.file_path, self.list[index]))

    rgb = meta['rgb'].astype(np.float32)
    mask = meta['mask'].astype(np.float32)
    xyz = meta['xyz'].astype(np.float32)
    cls_id = meta['cls_indexes'][0][0] # start with 1
    target = meta['poses'].astype(np.float32)

    dis_xyz = np.sqrt(xyz[:, :, 0] * xyz[:, :, 0] + xyz[:, :, 1] * xyz[:, :, 1] + xyz[:, :, 2] * xyz[:, :, 2])
    mask_xyz = np.where(dis_xyz > 0.01, 1.0, 0.0).astype(np.float32)

    if mask_xyz.sum() < 50:
        return torch.tensor([-1]).long()

    filename = -1

    if np.isnan(xyz).sum() == 0 and np.isnan(rgb).sum() == 0 and np.isnan(target).sum() == 0 and np.isinf(
            xyz).sum() == 0 and np.isinf(rgb).sum() == 0 and np.isinf(target).sum() == 0 and \
            np.isnan(mask).sum() == 0 and np.isinf(mask).sum() == 0:
        filename = index

    return torch.tensor([filename]).long()

[awfniewf]

嗯嗯，我们在按照步骤跑tless数据集的训练是，在第22epoch，GADD_loss变成nan；紧接着在第20epoch resume，在第41epoch，GADD_loss又变成nan；大家在训练时有遇到这个问题吗，有什么解决方法

您好，我也遇到这个问题了，请问您按照作者给出的方法解决该问题了吗？谢谢。

[LunisolarStar]

嗯嗯，我们在按照步骤跑tless数据集的训练是，在第22epoch，GADD_loss变成nan；紧接着在第20epoch resume，在第41epoch，GADD_loss又变成nan；大家在训练时有遇到这个问题吗，有什么解决方法

您好，我也遇到这个问题了，请问您按照作者给出的方法解决该问题了吗？谢谢。 您解决了这个问题了吗？