Pytorch训练loss出现NAN最好先检查数据集有没有问题！

现象：在训练的时候返回的第一个Loss就出现了NaN，因为之前已经筛选过数据集，中间进行了一次合并，所以就一直在其他方面找问题，结果就是因为合并过程中出现了空白数据，从而导致训练出现问题，特此写文警醒自己

凡处理完数据之后一定要用短短的几行代码检查一下，有时候就因为这几分钟时间耽误了好几天

print("NaN数量:", merged_data.isna().sum().sum())
nan_rows = merged_data[merged_data.isna().any(axis=1)]
print("包含NaN的行：")
print(nan_rows)

同时也要检查一下日期，很有可能表格中某个日期丢失从而在合并的时候出现NAN 光凭肉眼和搜索是搜索不出来的