为了练习，我尝试使用 pytorch 创建一个简单的 2 层深度神经网络，并使用我从中获得的数据
related_name=… [Django-doc]。
所以 Years 是输入值，Value 是预测值。假设这些数据不具有线性相关性，因此需要多层神经网络才能进行更好的预测。问题是，即使我尝试非常小的学习率，损失实际上也在增加并进入“nan”。谁能解释为什么会这样？是不是因为我只有 1 个值作为输入？
my_a = ModelA.objects.create(field_a='foo')
my_b = ModelB.objects.create(field_c='foo')
my_a.field_b.add(my_b)
my_a.field_d.all() # a queryset that contains my_b