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你好，目前develop的paddle已经支持了bool类型的索引，可以试一下，另外，如果需要bbox_preds进行反向传播的话，那么.numpy方法之后，是无法梯度回传的，这块需要注意一下

好的 ，我尝试一下，谢谢！

我想再请教一下，为什么输出所有模型参数的梯度，结果都是0呢？能不能提供一下可能的解决方法？

loss.grad:Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [1.])
......
head.obj_preds.1.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.obj_preds.1.bias, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.obj_preds.2.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.obj_preds.2.bias, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.0.conv.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.0.bn.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.0.bn.bias, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.1.conv.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.1.bn.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.1.bn.bias, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.2.conv.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.2.bn.weight, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
head.stems.2.bn.bias, gradient: Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [0.])
......

以上输出的是各参数的均值。如果铺开的话，都是0.0；
代码如下所示：

loss_stats = model(inps, targets=targets, logger=logger)
                loss = loss_stats['loss']

                # model backward
                loss.backward()
                print("loss.grad:{}".format(loss.grad))
                for name, param in model.named_parameters():
                    if not param.stop_gradient:
                        if param.grad is not None:
                            print("{}, gradient: {}".format(name, param.grad.mean()))
                        else:
                            print("{} has not gradient".format(name))
                optimizer.step()
                optimizer.clear_grad()

看下是否包含relu激活函数以及relu之前的tensor已经是小于0的值了

首先，YOLOX模型使用的是silu激活函数；

其次，参考链接：#35241 (comment) ；

也提到了相同的问题，解决途径是：

比如yolox_head中的以下两个操作：
output[:, :, :2] = (output[:, :, :2] + grid) * stride
output[:, :, 2:4] = paddle.exp(output[:, :, 2:4]) * stride
单独执行任一个都不会有问题，但是两个一起操作就会导致反向传播梯度为0
改成以下方式，反向传播梯度正常：
xy = (output[:, :, :2] + grid) * stride
wh = paddle.exp(output[:, :, 2:4]) * stride
obj_cls = output[:, :, 4:]
output=paddle.concat([xy, wh, obj_cls], 2)

我经过修改确实也避免了梯度为0的情况，但是运行几个step之后，又出现了以下719 cuda error，而这一情况，目前我也是没有思路了。

具体的过程是：

而在使用silu函数的情况下，首先运行到一定step之后，网络模型的前几层，假设是第4层开始，第四层的weigh的梯度先出现一个nan值，之后网络的第一层、第二层和第三层的梯度也都全变成了nan。
而进行了参数更新之后，网络模型的全部参数将会全部变成nan。
随后，各层输出自然而然也会变成nan，有时会变成inf；
这就是我打印的模型参数的参数值、梯度值和输出值的情况；