pytorch自己训练自己的数据集准确率为什么一直震荡

可能有几个原因导致训练准确率的震荡：

1.数据集中含有噪声或者样本分布不平衡，这会导致模型学习到一些错误的规律，从而导致训练准确率的震荡。

2.模型过于复杂或过于简单，都可能导致训练准确率的震荡。如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，如果模型过于简单，可能会导致欠拟合。

3.训练过程中超参数的选择不合适，如学习率过高或者过低，这也可能导致训练准确率的震荡。

4.训练数据集的大小不足，这可能导致模型无法充分学习到数据的规律，从而导致训练准确率的震荡。

如果你想进一步解决这个问题，可以尝试以下方法：

1.清洗数据集，去除噪声，平衡样本分布。

2.尝试更简单或者更复杂的模型结构。

3.调整超参数，如学习率、正则化系数等。

4.增加训练数据集的大小，或者使用数据增强技术。