关于#python#的问题：为什么我用pytorch训练出来的是Class Accuracy: nan和Class Accuracy: 0.0000

为什么我用pytorch训练出来的是Class Accuracy: nan和Class Accuracy: 0.0000，求指点

Test Instance Accuracy: 1.0000, Class Accuracy: nan
Best Instance Accuracy: 1.0000, Class Accuracy: 0.0000

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  对于问题"PyTorch训练结果为nan和0.0000的问题"，这种问题通常是由于训练过程中出现了梯度爆炸或梯度消失的情况导致的，以下是可能的解决方案：

  1. 对于梯度爆炸的情况，可以尝试加入梯度裁剪来限制梯度的大小。具体来说，可以在模型训练之前增加以下代码：

  torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1)
  

  其中，max_norm为梯度剪裁的上限，可以根据需要进行设置。

  1. 对于梯度消失的情况，可以尝试使用更好的初始化方法，如Xavier或He等方法。具体来说，可以在模型初始化的时候使用以下代码：

  torch.nn.init.xavier_uniform_(weight)
  torch.nn.init.zeros_(bias)
  

  其中，weight和bias为模型的权重和偏差，分别使用不同的初始化方式。

  1. 如果以上方法无效，可以尝试减小学习率，或者使用更复杂的优化方法（如Adam），这有助于更好地更新参数。

  2. 还可以检查数据预处理、数据增强等操作是否有误，是否导致了训练出现异常情况。

  总之，针对该问题，需要进行多方面的检查和尝试，包括模型结构、初始化方法、优化函数、数据预处理等等，具体情况需要具体分析、具体对策。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^