模型训练过程中的梯度爆炸检测与告警机制

模型训练过程中的梯度爆炸检测与告警机制

梯度爆炸监控指标

在模型训练过程中，需要实时监控以下关键指标：

• 梯度范数（Gradient Norm）：计算所有参数梯度的L2范数，当值超过阈值100时触发预警
• 损失函数变化率：每批次损失值变化率超过50%时标记异常
• 参数更新幅度：参数更新量超过初始值10倍时异常

具体实现步骤

1. 梯度监控代码：

import torch
import numpy as np

# 在训练循环中添加
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    
    # 梯度检查
    total_norm = torch.norm(torch.stack([torch.norm(p.grad.data) for p in model.parameters() if p.grad is not None]))
    if total_norm > 100:
        print(f"梯度爆炸：{total_norm}")
        send_alert("梯度爆炸", f"梯度范数：{total_norm}")

2. 告警配置：

• 阈值设置：梯度范数>100时发送邮件告警
• 告警级别：严重级别，自动通知运维团队
• 重试机制：连续3次触发后启动降级策略

告警触发条件

当梯度范数连续5个批次超过阈值，或损失函数急剧上升时，立即触发告警并暂停训练。