от
Когда я вызываю tf.reduce_sum () или tf.nn.l2_loss (), в результате я получаю NaN, почему это так? Я пробовал что-то вроде этого:
sess.run(tf.reduce_mean(tf.clip_by_value(forward,1e

но результат также не ..

forward
Out[17]: 
array([[0.93465865],
       [0.96060896],
       [0.9346889 ],
       ...,
       [0.97003865],
       [0.9155061 ],
       [0.94954056]], dtype=float32)

expected
Out[10]: 
array([[0.],
       [0.],
       [0.],
       ...,
       [0.],
       [0.],
       [0.]], dtype=float32)

sess.run(tf.reduce_sum(forward))
Out[14]: nan

resultToPrint = tf.nn.l2_loss(forward 

эргебнис тоже NaN ..

Ожидаемый результат не NaN, но фактический результат. Поскольку я очень новичок в TensorFlow, я действительно буду признателен за любые полезные советы и объяснения, большое спасибо! :)
    

        

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь для публикации ответа на этот вопрос.

1 Ответ

0 голосов
от
Проверьте, имеет ли
forward
какие-либо значения nan. Так как
nan   float == nan
, я предполагаю, что limit_mean просто распространяет его по всей оси.     
...