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。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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