找到为什么是nan的问题，是因为误差没有变小，而是越来越大

找到为什么是nan的问题，是因为误差没有变小，而是越来越大

猜测：没有加载初始权重导致的误差越来越大，不可训练，在原有基础权重的基础上进行训练，否则误差变化太大导致nan问题的出现，依据：加载初始权重之后解决。

扩展：也可能是由于网络没有设置初始权重的问题、或者是自己采用detectron2的方式，而不是使用centermask2的方式进行训练引起的