最近使用带有SE block的网络在pytorch框架下做训练。training loss 随着epoch增多不断下降，但是突然到某一个epoch出现loss为nan的情况，但是两三个epoch之后，loss竟然又恢复正常，而且下降了。这几篇博客是我debug的借鉴，真的非常有用。这篇介绍了出现nan的基本解决思路。https://blog.csdn.net/qq_32799915/article

核磁共振图像的命名中，一般会包含所用信号序列、图像方向、水图/脂肪图等信息。比如：3D_GRE_TRA_bh_F_COMPOSED、t1_tse_tra_fs_pelvisGRE/TSE: 表明共振序列，GRE是梯度回波，TSE是自选回波。详细解释间参考连接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NzU4Njg2OQ==&mid=2247484611&a