网络训练中，loss曲线非常奇怪
交叉熵怎么会有负数。
经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。
所以加上一行就行了
out1 = F.softmax(out1, dim=1)
补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？
当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑到三十多个epoch时，出现了loss=nan问题，当时是一脸懵逼，在查阅资料后，我通过减小学习率解决了问题，现总结一下出现这个问题的可能原因及解决方法：
1. 减小整体学习率。学习率比较大的时候，参数可能over shoot了，结果就是找不到极小值点；减小学习率可以让参数朝着极值点前进；
2. 改变网络宽度。有可能是网络后面的层参数更新异常，增加后面层的宽度试试；
3. 改变层的学习率。每个层都可以设置学习率，可以尝试减小后面层的学习率试试；
4. 数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）；
5. 加入gradient clipping；
6 输入数据含有脏数据，即NaN,一般当使用实际业务的真实数据时，容易出现脏数据。
以上这篇解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题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。
pytorch,交叉熵损失,负数
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。
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