今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题，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
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的维来源gaodai#ma#com搞@@代~&码网数必须完全匹配，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。
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