Hi, I am just beginning to learn deep learning in pytorch. I am running the following code I got from pytorch tutorial 9 by Justin Johnson.
#With autograd
import torch
from torch.autograd import Variable

dtype = torch.cuda.FloatTensor

N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

x = Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype), requires_grad = False)
y = Variable(torch.randn(N, D_out).type(dtype), requires_grad = False)

w1 = Variable(torch.randn(D_in, H).type(dtype), requires_grad = True)
w2 = Variable(torch.randn(H, D_out).type(dtype), requires_grad = True)

learning_rate = 1e-6
for t in range(500):
    y_pred = x.mm(w1).clamp(min = 0).mm(w2)
    
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
    print(t, loss.data[0])
    
    #w1.grad.data.zero_()
    #w2.grad.data.zero_()
    
    loss.backward()
    #print w1.grad.data
    #print w2.grad.data
    w1.data -= learning_rate * w1.grad.data
    w2.data -= learning_rate * w2.grad.data

But it seems it is exploding and after 123 epochs, the loss is becoming nan. This is the output-
(0, 31723518.0)
(1, 28070452.0)
(2, 8525556.0)
(3, 14738816.0)
(4, 9347755.0)
(5, 12841774.0)
(6, 18114290.0)
(7, 6447365.5)
(8, 11224685.0)
(9, 9882719.0)
(10, 2951912.0)
(11, 2978006.25)
(12, 6616687.5)
(13, 7743705.0)
(14, 5883046.5)
(15, 3643038.25)
(16, 2570257.25)
(17, 2455251.0)
(18, 2659530.75)
(19, 2724341.5)
(20, 2513530.25)
(21, 2057666.625)
(22, 1586186.375)
(23, 1254101.625)
(24, 1110446.375)
(25, 1110734.0)
(26, 1145980.0)
(27, 1071132.875)
(28, 910926.4375)
(29, 782463.5)
(30, 719357.125)
(31, 717793.9375)
(32, 761821.125)
(33, 756986.375)
(34, 682688.4375)
(35, 646783.5625)
(36, 679672.0)
(37, 676811.0)
(38, 600790.3125)
(39, 631020.375)
(40, 692508.6875)
(41, 696700.5625)
(42, 615305.625)
(43, 504780.4375)
(44, 505154.0)
(45, 507697.0625)
(46, 498239.1875)
(47, 478827.5)
(48, 531659.3125)
(49, 472687.5)
(50, 433654.9375)
(51, 504356.59375)
(52, 475822.34375)
(53, 465258.40625)
(54, 490428.53125)
(55, 542419.6875)
(56, 480332.28125)
(57, 456323.03125)
(58, 548866.5)
(59, 460200.1875)
(60, 582967.375)
(61, 467767.125)
(62, 399487.1875)
(63, 525414.75)
(64, 563015.5)
(65, 630127.125)
(66, 339907.625)
(67, 485001.0625)
(68, 541414.6875)
(69, 637931.8125)
(70, 424327.5)
(71, 444804.25)
(72, 542814.6875)
(73, 624015.6875)
(74, 405953.71875)
(75, 523452.90625)
(76, 604742.4375)
(77, 624313.0625)
(78, 665899.8125)
(79, 796917.625)
(80, 1059727.875)
(81, 1661096.375)
(82, 3876985.5)
(83, 5157832.0)
(84, 2041864.25)
(85, 5117962.0)
(86, 5582782.0)
(87, 9489012.0)
(88, 28304358.0)
(89, 92396984.0)
(90, 135757312.0)
(91, 30141958.0)
(92, 36246224.0)
(93, 63904096.0)
(94, 27171200.0)
(95, 22396498.0)
(96, 18266130.0)
(97, 25967810.0)
(98, 23575290.0)
(99, 8453866.0)
(100, 13056855.0)
(101, 7837615.5)
(102, 10242168.0)
(103, 8700571.0)
(104, 178546768.0)
(105, 311015104.0)
(106, 264007536.0)
(107, 31766490.0)
(108, 79658920.0)
(109, 19210790.0)
(110, 20177744.0)
(111, 24349004.0)
(112, 158815472.0)
(113, 51590388.0)
(114, 42294844.0)
(115, 20198332.0)
(116, 26488356.0)
(117, 14971826.0)
(118, 296145664.0)
(119, 11408661504.0)
(120, 472693047296.0)
(121, 1.5815737104924672e+16)
(122, 2.7206068612442637e+30)
(123, inf)
(124, nan)
(125, nan)
(126, nan)
(127, nan)
(128, nan)
(129, nan)
(130, nan)
(131, nan)
(132, nan)
(133, nan)
(134, nan)
(135, nan)
(136, nan)
(137, nan)
(138, nan)
(139, nan)
(140, nan)
(141, nan)
(142, nan)
(143, nan)
(144, nan)
(145, nan)
(146, nan)
(147, nan)
(148, nan)
(149, nan)
(150, nan)
(151, nan)
(152, nan)
(153, nan)
(154, nan)
(155, nan)
(156, nan)
(157, nan)
(158, nan)
(159, nan)
(160, nan)
(161, nan)
(162, nan)
(163, nan)
(164, nan)
(165, nan)
(166, nan)
(167, nan)
(168, nan)
(169, nan)
(170, nan)
(171, nan)
(172, nan)
(173, nan)
(174, nan)
(175, nan)
(176, nan)
(177, nan)
(178, nan)
(179, nan)
(180, nan)
(181, nan)
(182, nan)
(183, nan)
(184, nan)
(185, nan)
(186, nan)
(187, nan)
(188, nan)
(189, nan)
(190, nan)
(191, nan)
(192, nan)
(193, nan)
(194, nan)
(195, nan)
(196, nan)
(197, nan)
(198, nan)
(199, nan)
(200, nan)
(201, nan)
(202, nan)
(203, nan)
(204, nan)
(205, nan)
(206, nan)
(207, nan)
(208, nan)
(209, nan)
(210, nan)
(211, nan)
(212, nan)
(213, nan)
(214, nan)
(215, nan)
(216, nan)
(217, nan)
(218, nan)
(219, nan)
(220, nan)
(221, nan)
(222, nan)
(223, nan)
(224, nan)
(225, nan)
(226, nan)
(227, nan)
(228, nan)
(229, nan)
(230, nan)
(231, nan)
(232, nan)
(233, nan)
(234, nan)
(235, nan)
(236, nan)
(237, nan)
(238, nan)
(239, nan)
(240, nan)
(241, nan)
(242, nan)
(243, nan)
(244, nan)
(245, nan)
(246, nan)
(247, nan)
(248, nan)
(249, nan)
(250, nan)
(251, nan)
(252, nan)
(253, nan)
(254, nan)
(255, nan)
(256, nan)
(257, nan)
(258, nan)
(259, nan)
(260, nan)
(261, nan)
(262, nan)
(263, nan)
(264, nan)
(265, nan)
(266, nan)
(267, nan)
(268, nan)
(269, nan)
(270, nan)
(271, nan)
(272, nan)
(273, nan)
(274, nan)
(275, nan)
(276, nan)
(277, nan)
(278, nan)
(279, nan)
(280, nan)
(281, nan)
(282, nan)
(283, nan)
(284, nan)
(285, nan)
(286, nan)
(287, nan)
(288, nan)
(289, nan)
(290, nan)
(291, nan)
(292, nan)
(293, nan)
(294, nan)
(295, nan)
(296, nan)
(297, nan)
(298, nan)
(299, nan)
(300, nan)
(301, nan)
(302, nan)
(303, nan)
(304, nan)
(305, nan)
(306, nan)
(307, nan)
(308, nan)
(309, nan)
(310, nan)
(311, nan)
(312, nan)
(313, nan)
(314, nan)
(315, nan)
(316, nan)
(317, nan)
(318, nan)
(319, nan)
(320, nan)
(321, nan)
(322, nan)
(323, nan)
(324, nan)
(325, nan)
(326, nan)
(327, nan)
(328, nan)
(329, nan)
(330, nan)
(331, nan)
(332, nan)
(333, nan)
(334, nan)
(335, nan)
(336, nan)
(337, nan)
(338, nan)
(339, nan)
(340, nan)
(341, nan)
(342, nan)
(343, nan)
(344, nan)
(345, nan)
(346, nan)
(347, nan)
(348, nan)
(349, nan)
(350, nan)
(351, nan)
(352, nan)
(353, nan)
(354, nan)
(355, nan)
(356, nan)
(357, nan)
(358, nan)
(359, nan)
(360, nan)
(361, nan)
(362, nan)
(363, nan)
(364, nan)
(365, nan)
(366, nan)
(367, nan)
(368, nan)
(369, nan)
(370, nan)
(371, nan)
(372, nan)
(373, nan)
(374, nan)
(375, nan)
(376, nan)
(377, nan)
(378, nan)
(379, nan)
(380, nan)
(381, nan)
(382, nan)
(383, nan)
(384, nan)
(385, nan)
(386, nan)
(387, nan)
(388, nan)
(389, nan)
(390, nan)
(391, nan)
(392, nan)
(393, nan)
(394, nan)
(395, nan)
(396, nan)
(397, nan)
(398, nan)
(399, nan)
(400, nan)
(401, nan)
(402, nan)
(403, nan)
(404, nan)
(405, nan)
(406, nan)
(407, nan)
(408, nan)
(409, nan)
(410, nan)
(411, nan)
(412, nan)
(413, nan)
(414, nan)
(415, nan)
(416, nan)
(417, nan)
(418, nan)
(419, nan)
(420, nan)
(421, nan)
(422, nan)
(423, nan)
(424, nan)
(425, nan)
(426, nan)
(427, nan)
(428, nan)
(429, nan)
(430, nan)
(431, nan)
(432, nan)
(433, nan)
(434, nan)
(435, nan)
(436, nan)
(437, nan)
(438, nan)
(439, nan)
(440, nan)
(441, nan)
(442, nan)
(443, nan)
(444, nan)
(445, nan)
(446, nan)
(447, nan)
(448, nan)
(449, nan)
(450, nan)
(451, nan)
(452, nan)
(453, nan)
(454, nan)
(455, nan)
(456, nan)
(457, nan)
(458, nan)
(459, nan)
(460, nan)
(461, nan)
(462, nan)
(463, nan)
(464, nan)
(465, nan)
(466, nan)
(467, nan)
(468, nan)
(469, nan)
(470, nan)
(471, nan)
(472, nan)
(473, nan)
(474, nan)
(475, nan)
(476, nan)
(477, nan)
(478, nan)
(479, nan)
(480, nan)
(481, nan)
(482, nan)
(483, nan)
(484, nan)
(485, nan)
(486, nan)
(487, nan)
(488, nan)
(489, nan)
(490, nan)
(491, nan)
(492, nan)
(493, nan)
(494, nan)
(495, nan)
(496, nan)
(497, nan)
(498, nan)
(499, nan)

Can someone please show me what is wrong here?