用PyTorch写GAN训练到一半loss爆了，有人遇到过类似情况吗？

试试把判别器加个梯度惩罚，或者把学习率降到1e-4，我调这个参数治好了类似问题。

这种情况我碰到过好几回，大概率是判别器学得太快把生成器压死了，属于典型的模式崩塌前兆。可以试试把判别器的学习率调低到生成器的三分之一，或者给判别器加一些标签平滑，让它的loss不要那么自信。另外检查一下有没有用BatchNorm，DCGAN里生成器和判别器对BN的用法挺讲究的，搞反了也容易炸。

这个现象太典型了，基本就是模式崩塌+判别器过拟合。建议你试一下给判别器加Dropout或者Label Smoothing，能有效防止它学得太快。另外可以把生成器的学习率调低到0.0001，或者每几个epoch给判别器做一次梯度裁剪，限制一下更新幅度。我之前遇到过类似情况，还把判别器的更新次数改成生成器的一半，也就是每更新一次生成器才更新一次判别器，这样平衡一点。

说到这个我可太有同感了，之前跑DCGAN也卡在差不多的位置，差不多150到200轮的时候loss直接起飞。你这情况其实两个特征都有：判别器loss突然暴涨、生成器loss归零，说明判别器太强把生成器彻底碾压了，属于典型的训练不平衡。建议先试试调低判别器的学习率，比如把生成器保持0.0002，判别器降到0.0001甚至更低，或者每隔几个batch只更新一次判别器。另外可以检查下梯度更新时有没有做梯度裁剪，我当初加了一个max_norm=1.0的clip就稳了很多。还有个小trick是给判别器加一点标签平滑，把真实标签从1改成0.9，虚假标签从0改成0.1，这样能防止判别器过于自信。你用的自拍数据集如果图像尺寸不一致或者有模糊图，也可能导致模型在某个epoch突然学到噪声特征，建议先跑个简单的landscape数据集验证下代码本身有没有问题。最后想问下，你的自拍数据集大概多少张图？太小的话也容易崩。

这情况太经典了，我第二次跑DCGAN也遇到过一模一样的崩法。你可以先看下判别器是不是学得太快，把生成器按在地上摩擦了，一个简单办法是把判别器学习率调低或者试试用SGD优化生成器。另外检查下有没有用BatchNorm，有时候BN在batch size小的时候会让训练特别不稳定。我之前是把生成器的loss换成feature matching才稳住的，你可以搜下这个trick。

我之前用WGAN-GP之后基本没再炸过，说实话DCGAN对超参太敏感了。你那个现象更像是判别器收敛太快导致梯度传不回去，可以试试给判别器加个谱归一化，或者减少判别器每轮的更新次数。还有，如果自拍数据集没做对齐和裁剪，背景干扰也会让模型容易崩溃，这个也挺常见的。

遇到过，后来发现是我数据加载那里忘了打乱顺序，导致每个batch都是同一批人像，模型直接记住分布了。你可以先看看loss崩之前判别器的输出是不是一直在0附近，如果是的话就是它太强了，把生成器的梯度彻底压没了。建议把Adam的betas改成(0.5, 0.999)，然后每训练一次判别器就训练两次生成器，平衡一下。

这情况太典型了，我赌五毛不是梯度爆炸，就是判别器太强直接把生成器按在地上摩擦。你那个loss曲线明显是D收敛得太快，G的梯度消失，跟模式崩塌的症状不完全一样——崩塌一般是loss来回震荡然后G输出同一张图，你这个是直接崩成噪点，更像D把真假分得太彻底了。先别急着调学习率，试试把D的更新频率降下来，比如每训练两次G再训一次D，或者给D加个label smoothing，把真标签从1改成0.9，假标签从0改成0.1，能有效延缓D过拟合。另外检查下你的batch size，如果太小比如16以下，D的梯度会特别不稳，建议提到64。还有一招是给G和D都加谱归一化，虽然会慢一点但稳定性提升明显。我之前也遇到过类似情况，最后发现是D的最后一层没用sigmoid，导致BCEWithLogitsLoss输入重复套了激活，你确认下是不是这个低级错误。如果还不行，就把学习率降到0.0001，同时给D用RMSprop，别用Adam，有时候Adam在GAN里反而太激进。最后推荐你看下GAN的三大trick合集，就是That's the trick那篇博客，中文翻译版也好找，里面讲的初始化权重和特征匹配方法能救急。

我之前也遇到过一模一样的情况，基本可以锁定是模式崩塌。你先试试把判别器的学习率调低点，比如0.00005，然后给生成器加个label smoothing，让真实标签从1变成0.9，这招对我挺管用的。另外建议你把BCE loss换成WGAN-GP那种梯度惩罚的写法，稳定性会好很多，虽然代码稍微复杂点但值得折腾一次。还有个小trick，每次更新判别器时多跑几步，生成器少跑几步，比例可以调到5:1，我当时就是这么救回来的。要是还不行就检查下batchnorm是不是在生成器里加多了，有时候反而会加剧震荡。

这情况八成是判别器收敛太快把生成器压死了，试试调低它的学习率或者加label smoothing。

我之前训DCGAN也踩过一模一样的坑，200轮准时炸，后来发现是判别器收敛太快，把生成器梯度直接压没了。你可以先试试把判别器学习率降到0.00005，或者给生成器加个标签平滑，真标签从1改成0.9，假标签从0改成0.1，这招对稳定loss挺管用的。另外如果你的自拍数据集比较小，可以试试每训练一次生成器就训练两次判别器，或者反过来，让两边别一边倒。还有个小技巧是监控一下判别器输出均值，如果一直往0.5靠就是模式崩塌，如果瞬间冲到0.9以上大概率是梯度爆炸，这时候可以试试梯度裁剪。

我遇到过一模一样的，DCGAN训到后期discriminator loss突然起飞基本就是梯度爆炸，你可以先试试把判别器里的卷积层都加上spectral norm，这个对稳定训练特别管用。另外建议把生成器和判别器的学习率分开设，生成器用0.0002，判别器降到0.00005，我这么调之后就没再崩过。你那个模式崩塌的判断其实也沾点边，但先别急着改网络结构，把BatchNorm换成InstanceNorm也有效果，自拍数据集本身多样性不够的话很容易触发这些问题的。

我之前跑DCGAN也遇到过一模一样的情况，200轮附近D的loss突然爆炸，G直接摆烂。你可以先试着把D的训练频率降下来，比如每训练两次G再训一次D，或者给D加个标签平滑，真实标签从1改成0.9，能稳不少。另外检查下D的最后一层是不是用了Sigmoid，配合BCEWithLogitsLoss有时候数值会飘，换成BCELoss或者把D输出改成不带激活的logits试试。如果还炸，就把学习率调到0.0001甚至5e-5，Adam的beta1建议从0.9改成0.5——DCGAN原论文里就是这么设的，对稳定性影响挺大。

这个现象太经典了，我赌五毛钱不是单纯梯度爆炸，而是判别器收敛太快把生成器按在地上摩擦。你想想，200个epoch左右，判别器loss飙到20多，这基本就是它把真实样本和假样本彻底分开了，梯度回传对生成器来说全是死路，生成器loss掉到0附近反而说明它已经放弃治疗了。我之前跑CelebA也遇到过一模一样的情况，后来发现是标签平滑没做，把真实标签从1换成0.9，假标签从0换成0.1，判别器就不会那么自信了。另外你可以试试给生成器加一点特征匹配损失，就是拿中间层的特征做MSE，比只用最终输出稳定得多。还有个土办法，把判别器的学习率调成生成器的三分之一，比如生成器0.0002，判别器0.00005，这样能强制它慢半拍。还有个容易忽略的点，你确认一下BN层是不是用的batch size太小？我当初batch size设16，结果BN统计量抖动得厉害，换成64之后明显稳了。最后实在不行就上谱归一化，虽然慢点但真的治这种突然暴毙的毛病。

这情况八成是D收敛太快把G压死了，试试把D的学习率调低或者每训练几次D再训一次G。

之前我也炸过，把batch size调大点或者加个标签平滑立马稳很多。

我之前做类似任务也踩过这个坑，尤其200轮这个点，很典型的判别器学太快了。你可以试试把判别器学习率调低到0.0001，或者给生成器加一点标签平滑，真实标签从1换成0.9，能缓解不少。另外强烈建议每次迭代里判别器更新次数减半，让生成器先喘口气，我这么改之后稳定多了。还有个小技巧，就是盯着判别器输出值看，别只看loss，如果输出值一直逼近0或1，基本就是判别器太强了。

我之前跑DCGAN也碰到过一模一样的情况，200轮左右D的loss突然起飞，八成是判别器学得太快把生成器碾压死了。你可以试试把D的更新频率降下来，比如每训练两次G再训一次D，同时把D的learning rate调小到1e-4甚至5e-5。另外检查下有没有用BatchNorm，如果用了可以换成InstanceNorm试试，自拍数据集分布太窄的话这个挺管用的。模式崩塌的话会看到生成图多样性变差，但你是直接变噪点，更像梯度爆炸，可以看看判别器最后一层是不是没加激活函数。

遇到过，典型的模式崩塌，先把学习率降到0.0001再加个梯度惩罚试试。

这个现象太经典了，基本就是D收敛太快把G压死了，典型的不平衡。你先别急着调学习率，把判别器最后几层的weight clipping或gradient penalty加上试试，很多这种爆loss都是因为D的梯度太猛。另外可以试试把D的训练频率降下来，比如每训练5次G再训1次D，或者给D加个dropout，让它别那么“聪明”。我之前也遇到过类似情况，后来发现是batch size太大导致D太稳定，调小一半反而好了。你那个自拍数据集如果背景太单一，也容易让D走捷径，多加点随机裁剪或旋转试试。

我之前也踩过这个坑，后来发现多半是判别器收敛太快，把生成器压得太死导致的。你可以试试把判别器的学习率调低一点，或者用label smoothing，把真实标签从1换成0.9，能缓解不少。另外检查下有没有用BatchNorm，DCGAN里如果生成器和判别器的BN层设置不对，也特别容易炸。我那时候还加了梯度惩罚，虽然慢了点但稳定多了，你可以先用小批量试下。

这个现象太经典了，基本就是D收敛太快把G彻底压死了，属于典型的训练失衡。你可以试试把D的学习率调低一点，或者给D的loss加个标签平滑，比如正样本目标从1改成0.9，能缓解不少。另外检查下D的最后一层是不是用了Sigmoid，配合BCELoss的话数值容易飘，换成BCEWithLogitsLoss会更稳。我上次遇到类似情况是把D改成每训练两次才更新一次，G每步都更新，节奏就正常了。

我遇到过一模一样的，200轮左右爆loss基本就是判别器太强了，生成器梯度直接失效。你可以先试试把判别器学习率降到0.00005，或者每训练一次判别器就训练三次生成器，平衡一下两者速度。另外查一下有没有用BatchNorm，DCGAN里用BN但注意别在生成器输出层加，不然容易震荡。还有个小技巧是给判别器加一点标签平滑，把真实标签从1换成0.9，能有效防止它过度自信。要是还不行就降低batch size试试，我上次从64降到32就稳住了。