Pytorch:CNN don'；torch.cat（）之后我什么也学不到？

我尝试用这样的代码连接网络中的变量

    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学不到，给acc 50%左右。所以我打印

param.grad

，正如我所料，它们都是nan。以前有人遇到过这种事情吗

我以前在没有连接的情况下运行了代码，结果很好。所以我想这就是问题所在，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。

错误可能在您提供的代码之外。尝试检查输入中是否存在nan，并检查丢失函数是否没有导致nan。

尝试调整超参数。您就在这里，我仔细检查了，结果发现它源自我自己数据中的几个nan值。谢谢大家！