在网上查了一些资料，但是这个情况和网上都不太一样。前100epoch能正常训练，loss缓慢下降，精度缓慢增大，但是突然loss就Nan了，我想应该不是样本问题也不是梯度爆炸或者loss中有除0吧，毕竟都训练了100epoch了
最终发现问题：
之前代码为：
predict = torch.log(torch.softmax(result, dim=-1))
损失函数为：
torch.nn.NLLLOSS
更改后
#predict = torch.log(torch.softmax(result, dim=-1))
直接删去softmax和log而损失函数改为：
criterion= nn.CrossEntropyLoss()
nan消失
网上查阅nn.CrossEntropyLoss()的实现为：
import torch.nn as nnm = nn.LogSoftmax()loss = nn.NLLLoss()# input is of size nBatch x nClasses = 3 x 5input = autograd.Variable(torch.randn(3, 5), requires_grad=True)# each element in target has to have 0 <= value < nclassestarget = autograd.Variable(torch.LongTensor([1, 0, 4]))output = loss(m(input), target)
其实直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()计算得到的结果与softmax-log-NLLLoss计算得到的结果是一致的。那原因主要在nn.LogSoftmax()上了。直接使用nn.LogSoftmax()和分开写：torch.log(torch.softmax(result, dim=-1))有什么不一样吗?为什么torch.log(torch.softmax(result, dim=-1))这样写会在训练过程中产生nan呢？
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