深度学习训练网络时遇到问题

Question

就是下面这个问题

搜到的所有答案都跟我的错误类型不一样，用了他们的方法都解决不了
主程序运行到这一步就结束了

函数运行到这一步，能打印出上面的total i，不能打印出下面的hello，希望各位帮我看看，到底要怎么解决啊

Answer 1

以下内容部分参考ChatGPT模型：

---

这个问题可能是由于在训练过程中出现了NaN（不是数字）的值导致的。可以尝试以下几个方法来解决：

1. 检查训练数据是否包含NaN值，如果有，将其删除或通过插值替换。

2. 尝试使用更小的学习率，这可以防止梯度爆炸和梯度消失。

3. 使用Batch Normalization来规范化输入数据，防止梯度爆炸和梯度消失。

4. 尝试使用不同的优化器，如Adam或RMSprop，这些优化器可以更好地处理梯度问题。

5. 尝试减小网络的深度或宽度，这可以减少梯度问题的发生。

6. 尝试使用数值稳定的损失函数，如tf.keras.losses.logcosh。

7. 使用tf.debugging.check_numerics函数检查张量是否包含NaN或无穷大的值。

例如，可以使用以下代码来检查张量是否包含NaN或无穷大的值：

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([1.0, 2.0, float('nan'), float('inf')])
check_op = tf.debugging.check_numerics(tensor, 'Invalid tensor')
with tf.Session() as sess:
    sess.run(check_op)

希望这些方法可以帮助您解决问题。

---

如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快