NaN's when training COCO datset

[smohan10]

Getting nan when training COCO dataset. Generated tf records using object detection's create_coco_tf_record script.
From your repo, followed the instructions to download weights and convert them. Ran training with the following command line:
python train.py --batch_size 8 --dataset $(DATA_PATH)/coco_train.record* --val_dataset $(DATA_PATH)/coco_val.record* --epochs 100 --mode eager_tf --transfer fine_tune

This is python3.0, tensorflow 2.0 gpu version.

[lucasjinreal]

It's label issue. Following this repo leads me got zeros outputs on coco dataset too. After serveral centuries debug I finally found the label is totally wrong:

 <tf.Tensor: id=1600, shape=(3, 26, 26, 3, 6), dtype=float32, numpy=
array([[[[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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        ...,


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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

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        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]],



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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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        ...,


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]],



       [[[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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        ...,


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]]], dtype=float32)>

take the 26x26 grid size as an example, as you can see, it all becomes 0s.

However I do not got nan when training.............. but can not do prediction cause output is also 0s........

[972461099]

It's label issue. Following this repo leads me got zeros outputs on coco dataset too. After serveral centuries debug I finally found the label is totally wrong:

 <tf.Tensor: id=1600, shape=(3, 26, 26, 3, 6), dtype=float32, numpy=
array([[[[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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         ...,

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        ...,


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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]],



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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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        ...,


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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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       [[[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


        ...,


        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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        [[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

         ...,

         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
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         [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]]], dtype=float32)>

take the 26x26 grid size as an example, as you can see, it all becomes 0s.

However I do not got nan when training.............. but can not do prediction cause output is also 0s........

Do you solved it?

[AlexKaravaev]

Same here

[lucasjinreal]

I think it's learing rate issue, I have no time to test it but suggest lower down learing rate a little bit.

[nivsmall]

@smohan10 Any insights? having same issue..
@jinfagang did you manage to fix it? what sort of configuration. what was the learning rate that worked for you?
i tried messing around but no luck so far

[lucasjinreal]

@nivsmall You can checkout my new yolov3 branch here, I have tested on a detection-minist dataset and it works, as it needs tensorflow2.0 you can training on coco for testing, I also provided some scripts generate annotation format which model training needs. https://github.com/jinfagang/yolov3_tf2

If you succeed trained a detector, further, you can export model as tflite and try some int8 or fp16 stuff which provided in tensorflow2.0 can accelerate inference speed.

[makercob]

Not the labels to blame. But output object score is pretty low. Modify the score_threhold in tf.image.combined_non_max_suppression(say from 0.1 to 0.0001) to check if any potential detections.

[AnaRhisT94]

@makercob Hi,
thanks for the insight of changing the nms to a lower value, it did help me to detect more classes with my pre-trained weights that I converted from Darknet to TensorFlow, but I'm still not able to train on TensorFlow.
Were you able to successfully train without nans?

[AnaRhisT94]

@smohan10 Hey Sandeep, were you able to solve the nans problem? I'm facing it for over 4 days now, no idea how to get the model to train yet.

@jinfagang Hey Jin, any ideas why the nans pop up during training?
Would love if you could take a look: #75

[makercob]

@AnaRhisT94 In my case, NaN was encountered when training with SGD optimizer. Currently, I'm training the model with RectifiedAdam, but confidence score is so much lower than expected.

[zzh8829]

if you guys are still having problem, this guy's experience might help #128