tensorflow 里loss 出现nan问题 新手问题

大家好,
新手刚刚学,IDE:spyder
预测一个停车场车辆的驶出率,
输入(时间和车辆驶入率)二维。
训练的数据就是,驶出率car/min,时间(时间:1代表一天,从凌晨10秒=10/24/3600的时候开始到晚上23点多),驶入率car/min,
只建了一层的hidden layer,然后print loss是都是nan...
不知道哪里出了问题,是因为层太简单了么?还是激活函数有问题呢?
看网上说排除零的影响,我把输入数和输出数都+1,变得非零了也还是nan...
代码如下:

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd

data=pd.read_csv('0831new.csv')


date=data['date']
erate=data['erate']
x=pd.concat([date,erate],axis=1)
drate=data['drate']
y=np.array(drate)
x=np.array(x)
y=y.reshape([7112,1])
x=x+1
y=y+1
z=[]


def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.01)
    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

l1 = add_layer(xs, 2, 5, activation_function=tf.nn.tanh)

prediction = add_layer(l1,5, 1, activation_function=None)

loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                      reduction_indices=[1,0]))
train_step= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)


if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12:
    init = tf.initialize_all_variables()
else:
    init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)


for i in range(1000):
    # training
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x, ys: y})
    if i % 25 == 0:
        # to see the step improvement
        print('loss:',sess.run(loss, feed_dict={xs:x, ys:y}))
        z.append(loss)

图片说明
帮忙给件建议吧~

谢谢

1个回答

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