在使用Pytorch进行神经网络训练时，有时会遇到训练学习率不下降的问题。出现这种问题的可能原因有很多，包括学习率过小，数据没有进行Normalization等。不过除了这些常规的原因，还有一种难以发现的原因：在计算loss时数据维数不匹配。
下面是我的代码：
loss_function = torch.nn.MSE_loss() optimizer.zero_grad() output = model(x_train) loss = loss_function(output, y_train) loss.backward() optimizer.step()
要特别注意计算loss时网络输出值output和真实值y_train的维数必须完全匹配，否则训练误差不下降，无法训练。这种错误在训练一维数据时很容易忽略，要十分注意。
以上这篇解决Pytorch训练过程中loss不下降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,loss,不下降
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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