有時候，模型跑著跑著，損失就莫名變nan了。不過，經驗告訴我們，大部分nan主要是因為除數是0或者傳給log的數值不大於0。下面說說是log出nan的幾種常見解決方法。
畢竟， 計算機的是無法表示所有實數的，儘管有些函式得出的結果只能無限近似0，但是由於計算機精度問題，最後的結果往往被表示為0。比如sigmoid函式，取值在0到1之間。
下面介紹tensorflow的解決log出nan的常見方法：
方法1：在保證傳給log的數值不會有負數的情況下，可以直接加乙個比較小的常數
tf.log(x + 1e-10)方法2：利用clip,或者maximum
tf.log(tf.maximum(x, 1e-15))
tf.log(tf.clip_by_value(x, 1e-15, np.inf))
tf.nn.log_softmax(x)聽說你是參加智慧型車比賽的？
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