主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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，