这篇文章将为大家详细讲解有关Pytorch中loss突然变为0怎么办，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。交叉熵损失函数是衡量输出与标签之间的损失，通过求导确定梯度下降的方向。一是因为预测输出为0，二是因为标签为0。如果是因为标签为0，那么一开始loss就可能为0.检查参数初始化检查前向传播的网络检查loss的计算格式检查梯度下降是否出现梯度消失。实际上是标签出了错误补充：pytorch训练出现loss=na遇到一个很坑的情况，在pytorch免费云主机域名训练过程中出现loss=nan的情况1.学习率太高。2.loss函数有问题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、inf，可以用np.isnan(),np.isinf()检查一下input和target5.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，同样的需要检查数据集关于“Pytorch中loss突然变为0怎么办”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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