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】。
一、题目要求 用原生Python实现knn分类算法。 二、题目分析 数据来源：鸢尾花数据集（见附录Iris.txt） 数据集包含150个数据集，分为3类，分别是：Iris Setosa（...
models.py class xm(models.Model): xmID=models.AutoField(primary_key=True) xmTitle=model...
这篇文章主要介绍了Python hashlib模块加密过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 hashlib模块 ...
目的 将一个字符转化为相应的ASCII或Unicode码，或相反的操作。 方法 对于ASCII码（0~255范围） 复制代码 代码如下: >>> print ord...
Python中list的倒序索引和切片是非常常见和方便的操作，但由于是倒序，有时候也不太好理解或者容易搞混。 >>> nums = [0, 1, 2, 3, 4,...