mmsegmentation跑deeplabv3网络时acc出现nan

当进行图像分割任务时，我们会使用mmsegmentation框架中的deeplabv3网络对图像进行处理。然而，有时候我们会遇到一些问题，比如在运行deeplabv3网络时，acc的值会出现nan，这是一个比较常见的问题。

出现这个问题的原因可能是由于网络训练不充分或者数据存在异常导致的。在网络训练不充分的情况下，模型会出现过拟合现象，导致acc出现nan。而在数据存在异常的情况下，比如一些图像出现了丢失或者偏移等问题，都可能导致acc出现nan。

解决这个问题需要我们进行一些调试和排查工作。首先，我们可以使用日志信息来找到出现nan的具体位置。然后，我们可以检查网络训练的情况，包括训练数据的数量和质量等方面，以确保网络足够充分和准确。同时，我们也可以检查数据集中是否存在异常数据，以便及时处理。

除此之外，我们还可以使用学习率衰减等技巧来改善网络训练的效果，以提高acc的准确性。在解决问题的过程中，需要综合考虑多方面因素，并且进行逐步调试和优化，才能最终解决这个问题。