用PyTorch写GAN训练到一半loss爆了，有人遇到过类似情况吗？

这个思路不错，收藏了。

这情况太典型了，我之前用DCGAN也栽在过同一个坑里。你可以先试试把判别器里的BatchNorm换成InstanceNorm，或者给生成器加个dropout，很多情况下能稳住训练。另外，loss爆掉之前D的loss是不是一直压得很低？如果是的话大概率是判别器太强把生成器梯度打没了，可以考虑调低D的学习率或者用标签平滑。你那个自拍数据集如果人脸位置比较单一，也容易让模型偷懒走捷径，建议先跑个纯随机背景的验证集看看。

我之前也撞见过一模一样的现象，200轮附近D loss突然起飞，G loss归零基本就是判别器太强把生成器彻底压死了。建议先试试把判别器换成SGD，或者给D加个label smoothing，有时候0.9/0.1这种软标签能救回来。另外可以查一下是不是D的梯度在最后几层爆了，clip一下norm到1左右，比调学习率见效快。

这现象太典型了，我当初调DCGAN时也卡在这。你那个“判别器loss飙到20”其实不是梯度爆炸，更像是判别器“赢麻了”——它把真图和假图分得太彻底，梯度回传时把生成器直接压死，模式崩塌的前兆。先别急着动学习率，你试试把判别器的更新次数降下来，比如每训练一次生成器再训练一次判别器，甚至让判别器每两次迭代才更新一次。另一个很隐蔽的坑是batch size，如果设得太大（比如128以上），判别器很容易过拟合，我后来改成64就好了。还有，你说的“噪点”很可能是生成器梯度消失，可以检查一下最后一层有没有用Tanh，以及BCELoss是不是直接用了logits而非经过Sigmoid，这俩错一个都容易在后期崩。另外，强烈建议把Adam的betas调成(0.5, 0.999)，这是DCGAN原论文的默认值，默认的(0.9, 0.999)对GAN来说太“冲”了。最后说个玄学但有效的招：给判别器加一点标签平滑，真图标签从1改成0.9，能极大缓解这种后期暴死。你先试这三样，大概率能撑过300个epoch。

这loss曲线一看就是典型的训练崩了，建议先调低判别器学习率或者给它加个标签平滑试试。

我上次也这样，把batch size调大点或者换用SpectralNorm就好多了，你可以先试试哪个有效。

我之前跑DCGAN也踩过这个坑，loss爆掉基本就是判别器太强把生成器碾压了，可以试试把判别器的学习率调低点，或者给它加个梯度惩罚。另外你那个200轮才炸很像是训练后期判别器过拟合了，建议检查一下真实图片和生成图片的分布差异，有时候是数据里混了太多相似的自拍导致判别器容易钻牛角尖。还有个笨办法，把batch size调大或者换用SGD优化器，虽然慢但稳定性会好很多。

我之前跑DCGAN也遇到过一模一样的情况，200轮左右直接崩。你这个描述听着更像是判别器太强了，把生成器压死了，梯度爆炸一般loss会乱跳而不是单边倒。可以试试把判别器换更浅一点的网络，或者给它加个dropout，让生成器喘口气。另外那个loss飙到20多，大概率是判别器过拟合了，可以调低它的学习率或者减少它的更新次数，比如每更新两次生成器再更新一次判别器。

我之前练DCGAN也碰到过一模一样的，loss暴涨基本就是判别器太强把生成器压死了，典型的不稳定训练。你可以试试把判别器的学习率调低一点，比如改成0.00005，或者给生成器加个标签平滑，别让判别器那么自信。如果还是崩，建议直接把训练停掉，加载最近的checkpoint把学习率调小再续跑，比从头调省时间。另外可以看看判别器最后一层有没有加Sigmoid，有时候数值范围不对也会这样。

之前做实验也遇到过一模一样的现象，200轮左右突然崩盘基本就是判别器太强把生成器压死了，典型的不稳定训练。你可以试试把判别器的学习率调低到生成器的三分之一，或者给它加个梯度惩罚，这个对稳定性帮助很大。另外把batch size调大一点，比如64到128，也能缓解loss跳变。如果还不行就检查下生成器最后一层是不是忘加tanh了，有时候这个小细节会让输出分布跑偏。

这情况太经典了，我之前调DCGAN也卡在这。建议你先盯一下生成器和判别器loss的曲线，如果D的loss是先缓降再突然暴增，大概率是梯度爆炸，可以在判别器里加个谱归一化或者梯度惩罚试试。另外把学习率降到0.0001，或者给Adam加个weight decay，有时候真能救回来。模式崩塌的话，生成器loss会一直很低但图片多样性极差，你可以看看不同batch的生成结果是不是长得一模一样。

这情况太典型了，我当初用DCGAN跑人脸也翻过车，八成是判别器收敛太快把生成器压死了。你可以先盯一下D的loss曲线，如果它一路飙高不带回落的，基本就是梯度爆炸，试试把判别器改成LSGAN那种最小二乘损失，或者给D加个谱归一化。另外200个epoch才崩的话，也可能是生成器学习率太小跟不上D，把两边学习率错开试试，比如D设1e-4，G设2e-4。还有个笨办法，每次迭代里多训练几次G，少训几次D，强行让G喘口气。反正先别急着换模型结构，把loss曲线打出来看下趋势，比瞎猜靠谱。

把D的loss砍一半再训，或者给G加个标签平滑，这情况八成是D学太快了。

一看就是模式崩塌，先把学习率降到0.0001以下，再加个标签平滑试试。

我之前也栽这上面，后来把生成器加个BN层，loss稳多了。

判别器loss飙到20多大概率是梯度爆炸，试试把判别器里的BN层换掉或者加个谱归一化。

我之前也踩过这坑，调小学习率到1e-4同时给生成器加个标签平滑会稳很多。

我之前跑DCGAN也遇到过一模一样的症状，200轮左右D loss突然冲高，基本就是判别器太强把生成器彻底碾压了，典型的不稳定训练。可以先试试把D的学习率降到0.00005，或者给D加个标签平滑，比如把真实标签从1换成0.9，能缓解不少。另外检查下是不是D更新次数比G多，最好保持1:1，别让D太早收敛。模式崩塌的话一般生成图会重复某几个样式，你这种全噪点更像是梯度爆炸，可以给G和D都加个梯度裁剪，或者换用SpectralNorm试试。

我之前跑DCGAN也遇到过一模一样的，200轮左右D的loss飙到20基本就是梯度爆炸了，不是模式崩塌。你可以试试把判别器改成LSGAN那种最小二乘损失，或者给D加个谱归一化，能稳很多。另外Adam的beta1默认0.9在GAN里太激进，改成0.5对收敛帮助很大，我这么调完基本没再爆过。还有个小技巧是每次更新G之前，把D的梯度做一下clip，虽然土但很管用。你那个自拍数据集要是脸比较单一的话，也得注意是不是生成器太容易骗过D导致D开始摆烂。

我之前跑DCGAN也遇到过一模一样的现象，大概也是200轮左右，D loss突然起飞，G loss归零，生成图直接糊成一团。你这种情况我赌五毛是模式崩塌，不是单纯梯度爆炸，因为梯度爆炸通常D和G会一起疯涨，而不是一个飙一个躺平。可以先试试把判别器里的BatchNorm换成InstanceNorm，或者给D加个谱归一化，这招对稳定训练特别管用。另外你那个学习率虽然是标准值，但自拍数据集背景复杂，可以试着调成0.0001甚至0.00005，同时把beta1从0.5改成0.5以下。还有个小技巧，把D的loss改成软标签，就是真图不是1而是0.9，假图不是0而是0.1，能缓解后期loss震荡。你要是想快速验证是不是崩塌，把G的输入噪声维度从100加到256，或者给G加一点dropout，看看是不是能撑过300轮。我上次这么改完，虽然没完全根治，但至少能多撑几十轮，最后加了个梯度惩罚才彻底稳住。

试试把判别器换成谱归一化，然后调低学习率到1e-4，我之前就是这么救回来的。

我之前也踩过差不多的坑，判别器loss冲到20多基本就是梯度爆炸了，可以试试把判别器的权重裁剪或者加个谱归一化，能稳很多。另外模式崩塌的话，生成器loss不会掉到0那么夸张，你这种情况更像判别器太强直接把生成器碾压了。建议先减小判别器学习率，或者给它加个label smoothing，让判别器别那么自信。还有个小技巧是把batch size调大点，能缓解训练后期的不稳定。

遇到过，200个epoch才爆说明前面还正常，大概率是判别器累积误差导致梯度异常。你可以把判别器的loss打印出来看看是不是最后几轮突然跳变，如果是的话，试试把Adam的betas改成(0.5, 0.999)，这是DCGAN原论文的设置。另外检查下生成器有没有用BatchNorm，特别是最后一层别加，不然容易震荡。我之前是把生成器的学习率单独调低到0.0001，然后判别器加了个梯度惩罚，就没再爆过了。

这种后期爆loss挺典型的，不一定是梯度爆炸，也可能是判别器收敛太快，把生成器逼到死角了。你可以试着每训练几次判别器就训练一次生成器，比如1:1改成1:3，让生成器有更多机会追赶。还有就是看看你的自拍数据集是不是太单一，如果人脸角度和光线都差不多，模式崩塌概率会很高，

这情况太典型了，基本就是模式崩塌的前兆，不过也不排除是判别器收敛太快把生成器压死了。你可以试试把判别器的学习率调低点，或者给生成器用更高的学习率，让两边节奏错开；另外把batch size调大或者加些标签平滑（比如把真实标签设成0.9），对稳定训练挺管用的。我之前也被这个折磨过，后来加了谱归一化加上每训练一次判别器就训练三次生成器，才稍微稳下来。你那个自拍数据集要是人脸角度太单一，也容易崩，建议先清洗下数据分布看看。