4DGaussians项目训练中NaN问题的解决方案

问题现象

在使用4DGaussians项目进行动态神经辐射场(dnerf)和超神经辐射场(hypernerf)数据集训练时，许多用户遇到了训练初期就出现"loss is nan"的问题。具体表现为训练刚开始执行第一次反向传播时，损失值就变为NaN，导致程序自动重启训练循环，但问题依然存在。

问题根源分析

经过项目维护者和社区用户的共同排查，发现这个问题主要与CUDA和PyTorch的版本兼容性有关。具体表现为：

1. 在某些CUDA和PyTorch版本组合下，计算过程中会出现数值不稳定的情况
2. 这种数值不稳定性导致梯度计算出现NaN值
3. 一旦出现NaN，训练过程就会立即终止

已验证的解决方案

目前已经确认有效的版本组合方案是：

• Python 3.7
• PyTorch 1.13
• CUDA 11.6

而以下组合会导致NaN问题：

• Python 3.7
• PyTorch 1.13
• CUDA 11.7

技术背景

这种版本兼容性问题在深度学习项目中并不罕见，主要原因包括：

1. 不同CUDA版本对浮点运算的实现可能有细微差异
2. PyTorch针对不同CUDA版本进行了特定的优化和bug修复
3. 4DGaussians项目中的某些计算操作可能对数值稳定性特别敏感

建议的最佳实践

为了避免类似问题，建议用户在安装环境时：

1. 严格按照项目文档推荐的版本组合
2. 使用conda或virtualenv创建隔离的环境
3. 在安装PyTorch时，使用官方提供的安装命令指定CUDA版本
4. 训练前可以先在小规模数据上测试数值稳定性

总结

4DGaussians作为一个前沿的动态神经辐射场项目，对计算环境的稳定性要求较高。通过选择合适的CUDA和PyTorch版本组合，可以有效避免训练初期的NaN问题。这也提醒我们在深度学习项目中，环境配置的细节往往对项目的成功运行至关重要。