在PyTorch中训练神经网络时，损失始终是'nan‘

在PyTorch中训练神经网络时，损失值为'nan'表示损失函数的计算结果为不是一个数字（Not a Number）。这通常发生在训练过程中出现了数值不稳定的情况，例如出现了数值溢出或者除以零的操作。

出现损失为'nan'的情况可能有以下几个原因：

1. 学习率过大：如果学习率设置过大，可能导致参数更新过程中的数值溢出，从而导致损失为'nan'。可以尝试减小学习率来解决这个问题。
2. 梯度爆炸：神经网络中的梯度可能会出现爆炸的情况，导致参数更新过程中的数值溢出。可以尝试使用梯度裁剪（gradient clipping）技术来限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
3. 数据预处理问题：数据预处理过程中可能存在异常值或者缺失值，导致计算过程中出现了除以零的操作。可以检查数据预处理的过程，确保数据的有效性。
4. 损失函数选择不当：某些损失函数在特定情况下可能会导致计算结果为'nan'。可以尝试使用其他损失函数或者调整损失函数的参数。

针对这个问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查学习率：尝试减小学习率，避免参数更新过程中的数值溢出。
2. 梯度裁剪：使用梯度裁剪技术限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
3. 数据预处理：检查数据预处理过程，确保数据的有效性，避免出现异常值或者缺失值。
4. 损失函数选择：尝试使用其他损失函数或者调整损失函数的参数，避免出现计算结果为'nan'的情况。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的人工智能和云计算相关产品，以下是一些相关产品的介绍链接：

1. 人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
2. 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
3. 云数据库 MySQL 版（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
4. 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。