今天使用shuffleNetV2+，使用自己的数据集，遇到了loss是nan的情况，而且top1精确率出现断崖式上升，这显示是不正常的。
在网上查了下解决方案。我的问题是出在学习率上了。
我自己做的样本数据集比较小，就三类，每类大概三百多张，初始学习率是0.5。后来设置为0.1就解决了。
按照解决方案上写的。出现nan的情况还有以下几种：
学习率太大，但是样本数据集又很小。（我的情况）
自定义的loss除以了一个很小的数字，小到接近0。
数据不干净，数据本身就有nan，可以用numpy.isnan检查。
target，即label是大于等于0的。从1到类别数目-1变化。
以上这篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
我就废话不多说了，直接上代码吧！ import turtle t = turtle.Pen() my_colors = ("red","green","yellow","black"...
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