torch.nn.mseloss() 模型不收敛

torch.nn.mseloss()是用来计算均方误差损失函数的模型。当模型不收敛时，有几个可能的原因需要进行排查和调整。

首先，检查模型的学习率是否合适。学习率过大会导致模型参数更新过快，无法收敛；学习率过小会导致模型收敛速度慢，也无法收敛。可以尝试调整学习率，使其适应数据集和模型复杂度。

其次，检查模型架构是否合适。模型的深度和宽度可能会影响模型的收敛能力。如果模型过于简单，可能无法很好地拟合数据；如果模型过于复杂，可能会出现过拟合的情况。需要根据实际情况进行调整模型架构。

另外，还可以尝试使用其他损失函数来替代均方误差损失函数。有时候，不同的问题和数据集适合不同的损失函数，可能会有更好的效果。

最后，检查训练数据是否存在问题。可能是数据标签有错误，数据分布不均匀，或者存在较多噪声。可以对数据进行预处理或者增加数据量，以提高模型的泛化能力。

综上所述，当torch.nn.mseloss()模型不收敛时，需要综合考虑学习率、模型架构、损失函数和训练数据等因素，进行适当的调整和优化。