2D-Gaussian-Splatting项目训练过程中NaN问题的分析与解决
2025-06-30 22:57:40作者:霍妲思
问题现象
在使用2D-Gaussian-Splatting项目进行360_v2数据集(如garden场景)训练时,部分开发者遇到了模型训练异常的问题。具体表现为:
- 前400次迭代训练速度异常缓慢
- 随后高斯属性(gs)逐渐变为NaN值
- 即使设置了lambda_normal为0.0,问题依然存在
问题根源分析
经过项目维护者和开发者的共同排查,发现该问题主要源于依赖库版本不匹配,特别是以下两个关键因素:
-
diff-surfel-rasterization子模块版本不匹配:虽然该模块能够成功编译,但由于使用了不匹配的版本,导致内部函数行为异常。
-
GLM数学库版本问题:部分开发者反馈GLM版本不匹配是导致NaN问题的直接原因。
解决方案
针对上述问题根源,推荐以下解决方案:
-
正确克隆项目:使用
--recursive
参数确保所有子模块被正确克隆git clone https://github.com/hbb1/2d-gaussian-splatting.git --recursive
-
严格遵循依赖版本:确保所有依赖库(特别是diff-surfel-rasterization)使用项目指定的确切版本。
-
完整的环境配置:按照项目文档要求,配置完整的开发环境,包括正确版本的GLM库。
最佳实践建议
-
训练参数设置:对于360_v2数据集,建议使用以下命令启动训练:
python train.py -m output/mipnerf/garden -s data/mipnerf360/garden --lambda_normal 0.0
-
环境隔离:使用虚拟环境(如conda或venv)管理项目依赖,避免版本冲突。
-
监控训练过程:在训练初期密切观察损失值和参数变化,及时发现异常情况。
总结
在计算机视觉和图形学项目中,依赖库版本管理是确保项目稳定运行的关键因素。2D-Gaussian-Splatting项目中的NaN问题提醒我们,即使模块能够成功编译,版本不匹配仍可能导致难以察觉的运行时错误。开发者应当严格遵循项目的环境要求,使用正确的子模块版本,才能获得预期的训练效果。
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