Pytorch：CNN在torch.cat（）之后没有学到任何东西？

Question

我尝试在网络中使用这样的代码连接变量

    x = self.layer1(x)
    x = self.layer2(x)
    x = self.layer3(x)
    x = self.layer4(x)

    x = x.view(x.size(0), -1)
    x= torch.cat((x,angle),1) # from here I concat it.
    x = self.dropout1(self.relu1(self.bn1(self.fc1(x))))
    x = self.dropout2(self.relu2(self.bn2(self.fc2(x))))
    x = self.fc3(x)

然后我发现我的网络什么都不学，并且总是给出约50％的acc。所以我打印param.grad正如我所料，他们都是南。有没有人以前遇到过这件事？

我之前没有连接就运行了代码并且运行良好。所以我想这就是摩擦，系统不会抛出任何错误或异常。如果需要任何其他备份信息，请告诉我。

谢谢。

Answer 1

错误可能在您提供的代码之外的某处。尝试检查输入中是否存在nan，并检查损失函数是否不会导致nan。