用PyTorch写GAN训练到一半loss爆了，有人遇到过类似情况吗？

我之前也踩过一模一样的坑，DCGAN大概跑到150轮左右D的loss突然起飞，后来发现是D太强了，G的梯度完全带不动。你可以先试试把D的学习率降到0.00005，或者给D加个标签平滑，真实标签用0.9而不是1.0，这招对稳定训练挺有效的。另外检查下是不是batch size太小，自拍数据集如果图片多样性不够，很容易在200轮附近把D训练到完美分类，这时候G就彻底学不到东西了。如果调完还爆，就考虑把G换成带残差的结构，或者加个谱归一化，能扛住不少崩溃场景。

这情况太典型了，我一开始玩DCGAN也栽在这上面。你可以先试试把判别器的loss曲线打出来，如果它是突然断崖式上涨而不是缓慢上升，那大概率是梯度爆炸，给判别器加个梯度裁剪或者谱归一化能压住。另外模式崩塌的话生成器loss会一直很低但图片很单一，你这噪点更像是判别器太强直接把生成器锤死了，可以试试把生成器和判别器的学习率错开，比如生成器用0.0002，判别器降到0.00005，或者换用SGD加动量，有时候Adam在GAN里反而容易不稳定。还有个笨办法，把batch size调大点，或者每次更新判别器时多跑几步，让生成器跟上节奏。

我之前用DCGAN也遇到过一模一样的现象，后来发现是判别器收敛太快，直接把生成器压死了。你可以试试把判别器的学习率调低一点，或者给生成器那边用更高的学习率，比如1e-3对5e-5这种不对称设置。另外，给判别器加一点标签平滑或者噪声，能有效防止loss冲到20多，我之前把真实标签从1改成0.9，情况就好多了。还有个思路是检查一下是不是batch size太小导致训练不稳定，我换到64之后明显改善。你可以先试试把判别器训练次数减少，比如每训练一次生成器只训一次判别器，看看loss曲线会不会稳下来。

我之前跑DCGAN也踩过这坑，200轮左右崩大概率是判别器收敛太快，生成器梯度被带偏了。你可以试试把判别器的学习率调成生成器的一半，或者给它加个标签平滑，能缓解不少。另外检查下是不是真实图片里有几张异常亮或模糊的图，偶尔会让D的loss瞬间起飞。如果崩了之后loss回不来，基本就是梯度爆炸，可以给D的卷积层加个谱归一化，比调学习率省心。

我之前也踩过这个坑，DCGAN训到后期loss爆炸大概率是判别器太强把生成器直接压死了。你可以试试把判别器的学习率调成生成器的三分之一，或者给判别器加个谱归一化，能稳很多。另外可以先不用自拍数据集，用FFHQ或者CelebA跑一遍，排除是不是数据本身的问题。万一还是爆，就调小batch size或者把生成器最后一层的激活函数换掉看看。

大概率是判别器收敛太快把生成器压死了，试试把判别器学习率调低到0.00005或者加个标签平滑。

我上次也是这情况，后来把BCE换成Hinge loss立马稳了，你可以先排除下是不是梯度爆炸。

我之前跑DCGAN也踩过这个坑，200轮左右G和D的loss突然两极分化，多半不是梯度爆炸，更像是模式崩塌的前兆。你可以先试试把判别器里的BatchNorm去掉，或者改成InstanceNorm，有时候BN在小数据集上反而会引入不稳定。另外建议把学习率降到0.0001以下，或者给D加个标签平滑（正样本标0.9），能明显缓解loss乱窜。我之前用这招把训练稳到了500多轮，你可以先从小改动试起，别一次调太多参数。

我之前跑类似结构也炸过，后来发现是判别器训练步数太多导致收敛太快，生成器根本追不上。你可以试试把判别器的学习率调低一点，或者每训练两次生成器再训一次判别器。另外，把判别器loss里加的噪声去掉或者用标签平滑（比如真实标签设成0.9），能稳住一些。还有个小技巧，如果loss爆了立刻降学习率到原来的十分之一，有时候能救回来。

我之前跑DCGAN也踩过一模一样的坑，200个epoch左右这个时间点太典型了。你先把判别器loss打出来看看，如果它是先正常下降然后又突然冲高，而生成器loss归零，那大概率不是梯度爆炸，是判别器太强直接把生成器压死了。我那时候试过把判别器换成SGD，学习率调成0.0001，然后给生成器用Adam，勉强稳住了，但图像质量还是不太行。后来发现真正的问题是batch size太小，我换成64之后情况好了很多，你可以试试。另外检查一下你的自拍数据集，是不是有大量重复或者极端光照的图，那种样本会让判别器快速过拟合，导致后期loss行为异常。还有个土办法，把生成器的loss从BCE换成最小二乘那种形式，或者给判别器加个梯度惩罚，虽然麻烦但能防止它loss飙得太离谱。不过说实话，DCGAN本身就不太稳，你要是想省时间，直接上WGAN-GP或者SAGAN的现成代码，调参成本低很多。

这情况太典型了，DCGAN训到后面崩基本都长这样。我之前玩人脸数据集也踩过同样的坑，200轮左右D的loss突然起飞，G直接躺平输出噪声，十有八九是判别器太强把生成器压死了。你可以先试试把D的更新频率降下来，比如每训一次D就训两次G，或者给D加个label smoothing让目标别那么极端，0.9和0.1这种。另外检查下D的最后一层是不是没加sigmoid，如果用的是BCEWithLogitsLoss，那输出层就不能有sigmoid，不然数值会乱飘。还有个小技巧是给D加谱归一化，虽然DCGAN原始实现没这个，但很多人实践下来能明显稳住训练。你要是想快速验证是不是模式崩塌，可以把G的输入噪声固定下来，隔几个epoch存一次生成图，看是不是逐渐变成同一张脸。调参的话，试试把learning rate降到0.0001，或者给Adam加个weight decay，有时候就是优化器太激进。最后实在不行，换个现成的WGAN-GP架构，反正代码改动不大，但稳定性提升立竿见影。

试试把判别器改成LSGAN的loss，或者给D加个谱归一化，我之前这么改完稳多了。

这情况八成是D收敛太快把G压死了，试试把D的学习率调低或者加个标签平滑。

我之前也炸过，改成每训练一次D就训练两次G，稳多了。

我之前跑DCGAN也撞见过一模一样的状况，loss像坐过山车一样突然就崩了。你这种情况大概率不是简单的梯度爆炸，更像是判别器太强把生成器彻底碾压了，导致生成器梯度消失，最后只能输出噪点碰运气。可以试试把判别器改成谱归一化或者加一点标签平滑，让判别器别那么自信，我用了之后稳定性明显好很多。另外你提到200个epoch才崩，这个时间点很微妙，可能是学习率或者beta1在后期不合适，建议把Adam的beta1从0.9调到0.5，对GAN来说是常规操作。还有一个很蠢但有效的排查方法：把判别器loss单独打出来看，如果它在崩之前一直单调下降，那基本就是判别器过拟合了，这时候可以降低判别器的更新频率，比如每训练两次生成器才训一次判别器。至于模式崩塌，最直观的表现是生成图多样性很差，但你现在是纯噪点，所以大概率不是模式崩塌，更像是训练动力学失衡。最后强烈建议开个梯度惩罚或者用WGAN-GP的损失函数，虽然代码改动不大，但收敛曲线会平滑很多，至少不会让你半夜盯着loss怀疑人生。

我之前也遇到过一模一样的情况，200轮左右D loss飙升基本就是梯度爆炸的典型症状，可以试试把判别器改成梯度惩罚或者谱归一化，能稳很多。另外建议你把D的训练步数降到和G一样，或者给D加个label smoothing，0.9和0.1这种，能防止它太自信。如果还不行就检查下你是不是用了BatchNorm，在DCGAN里用BN有时会在后期不稳定，换成InstanceNorm可能会好点。模式崩塌一般不是这个表现，你这种更像是D把G彻底碾压了，先降低D的学习率到1e-4试试看。

遇到过，判别器太强了，试试把生成器学习率调高或者给判别器加个标签平滑。

试试把判别器换成SpectralNorm，再把学习率降到0.0001，我之前也这样炸过，基本就是判别器太强压死生成器了。

我踩过这坑，多半是判别器太强把生成器压死了，试试把判别器学习率降到0.00005或者加个label smoothing。

把batch size调大点或者换BCE loss试试，之前我加了个梯度惩罚就稳了。

这情况我太熟了，之前做动漫头像也这样崩过。你试试把判别器的learning rate降到1e-4，生成器保持2e-4，两个网络用不同步长能稳不少。再就是别让判别器太强，可以给它加个梯度惩罚或者用标签平滑，真标签别用1，用0.9那种。另外每训练一次判别器就让它少跑几步，比如一次生成器对应三次判别器这种比例也值得调调。

八成是判别器太强把生成器压死了，试试调低D的学习率或者用标签平滑。我之前也这样，降到0.0001就好多了。

这情况太典型了，八成是判别器太强把生成器打崩了，试试调低D的学习率或者加个标签平滑。

先把batch size调大点，再给D加个dropout，我上次这么弄就把loss稳住了。