1. 确保输入数据格式正确。在Alexnet或其他深度神经网络的训练中，输入数据的格式应该是符合要求的。可以使用代码来确认输入数据是否正确，例如：

import torch
import torchvision

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10('./data', train=True, download=True,
                                           transform=torchvision.transforms.ToTensor())

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=2)

for i, data in enumerate(train_loader, 0):
    inputs, labels = data
    print(inputs.shape, labels.shape)
    break

2. 调整超参数。在训练神经网络时，超参数的选择很重要。例如，调整学习率、批大小、迭代次数等等。可以尝试通过修改超参数来解决训练问题。

import torch.optim as optim

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

3. 使用预训练模型。预训练模型可以节省训练时间和资源，并且它们通常在相似的数据集上进行训练。可以使用已经训练好的模型来解决训练问题，例如在PyTorch中使用以下代码加载预训练的Alexnet模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.alexnet(pretrained=True)

4. 调整网络结构。在某些情况下，神经网络的结构可能会导致训练问题。可以尝试修改网络结构来解决问题，例如在PyTorch中使用以下代码定义一个新的Alexnet网络：

import torch.nn as nn

class NewAlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NewAlexNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3