pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题，可能出现了除0 的计算，加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身，是否存在Nan，可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的，比如sigmoid激活函数的target应该大于0，同样的需要检查
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