出现了loss=nan说明模型发散，此时应该停止训练。
出现这种错误的情况可能有以下几种，根据你自己的情况来决定。
1、GPU的arch设置的不对
打开./lib/setup.py文件，找到第130行，将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力，这里举个例子，如果你用的是GTX1080，那么你的算力就是6.1，此时就需要将-arch=sm_52改成-arch=sm_61。
可以在这个网站里查看到自己gpu的算力
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
2、自己制作了VOC或者coco数据集格式
如果你自己制作了voc pascal或者coco数据集格式，那么你需要注意，看看是否有类似下面的报错
RuntimeWarning: invalid value encountered in log targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths)
这种报错说明数据集的数据有一些问题，多出现在没有控制好边界的情况，首先，打开lib/database/pascal_voc.py文件，找到208行，将208行至211行每一行后面的-1删除，如下所示：
x1 = float(bbox.find('xmin').text)
y1 = float(bbox.find('ymin').text)
x2 = float(bbox.find('xmax').text)
y2 = float(bbox.find('ymax').text)
原因是因为我们制作的xml文件中有些框的坐标是从左上角开始的，也就是（0,0）如果再减一就会出现log（-1）的情况
如果这样之后还是出现类似的报错，那么说明依然有-1或者其他负数的情况出现。解决方法是打开./lib/model/config.py文件，找到flipp选项，将其置为False
__C.TRAIN.USE_FLIPPED = False
如果这样以后还是报类似的错误，就一定检查一下自己制作数据集的过程，看看是否哪里没有考虑清楚。
3、偏方：修改学习率
网上有人说可以通过修改学习率来解决，这个我没有验证，但是也可以作为一个备选方案把
