为什么在训练后运行变量时，张量流会返回NaN？

在训练后运行变量时，张量流（TensorFlow）返回NaN的原因可能有以下几种：

数据不合适：NaN（Not a Number）通常表示无效或未定义的数值。可能是由于输入数据中包含了NaN值，导致计算过程中产生了NaN结果。
梯度爆炸或梯度消失：在深度学习中，梯度是用来更新模型参数的。如果梯度值过大（梯度爆炸）或过小（梯度消失），可能会导致计算过程中产生NaN结果。
学习率过大或过小：学习率是控制模型参数更新的步长。如果学习率设置过大，可能会导致参数更新过快，产生NaN结果。而学习率过小，则可能导致模型收敛缓慢或无法收敛。
模型设计问题：模型的结构或参数设置可能存在问题，导致计算过程中产生NaN结果。例如，使用了不合适的激活函数、损失函数或正则化方法等。

针对以上问题，可以尝试以下解决方法：

数据预处理：检查输入数据是否包含NaN值，如果有，可以进行数据清洗或填充操作，确保输入数据的有效性。
梯度裁剪：通过设置梯度裁剪的阈值，限制梯度的大小，避免梯度爆炸或梯度消失的问题。
调整学习率：尝试不同的学习率设置，选择合适的学习率，可以通过学习率衰减等方法进行优化。
模型调优：检查模型结构和参数设置是否合理，可以尝试使用其他激活函数、损失函数或正则化方法，进行模型调优。

需要注意的是，以上解决方法并非一成不变，具体情况需要根据实际问题进行调试和优化。

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编译器的工作是从Python函数提取出计算图，然后对计算图优化（比如剪切无用的节点），最后高效运行（比如自动并行运行独立任务）；计算图可以导出为迁移形式，因此可以在一个环境中训练一个TensorFlow...可以在NumPy数组上运行TensorFlow运算，也可以在张量上运行NumPy运算： >>> a = np.array([2., 4., 5.]) >>> tf.constant(a) <tf.Tensor...最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。这么做的话，Keras可以在需要时，使用类权重或样本权重（见第10章）。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...最后，会在每个训练步骤结束后调用约束函数，经过约束的权重会替换层的权重。

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学习笔记TF063:TensorFlow Debugger

错误运行MNIST训练，通过TensorFlow Debugger找到出错地方，改正。...", tf_debug.has_inf_or_nan) 张量值注册过滤器has_inf_on_nan，判断图中间张量是否有nan、inf值。...UI(run-start UI)，在tfdbg>后输入交互式命令，run()进入运行结束后UI(run-end UI)。...连续运行10次 tfdbg>run -t 10 找出图形第一个nan或inf值 tfdbg> run -f has_inf_or_nan 第一行灰底字表示tfdbg在调用run()后立即停止，生成指定过滤器...has_inf_or_nan中间张量。

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深度学习_1_Tensorflow_1

op 可以持久化, 普通的张量op不行 # 变量op需要在会话中运行初始化 # name参数:在tensorboard中显示名字,可以让相同op名字的数据进行区分 # 设置后 Tensor("Variable...,trainable控制该变量训练的时候是否要变化 weight = tf.Variable(tf.random_normal([1,1],mean=0.0,stddev=0.75),trainable...("name"): pass # 增加变量显示 # 添加权重参数,损失值等在tensorborad中显示 # 1,收集变量 # tf.summary.scalar(name...# 2,合并变量写入事件文件 # merged = tf.summary.merge_all() # 运行合并:summary=sess.run(merged) 每次迭代都需要运行..._FlagValuesWrapper # 初始化 flags.max_step=100 # 修改或获取 # 定义完成后运行文件时 python xx.py --max-step=500 即可传入

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tf.train

.): 训练模型的基本循环。batch(...): 在张量中创建多个张量(弃用)。batch_join(...): 运行张量列表来填充队列，以创建批量示例(弃用)。...参数：grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。name: 返回操作的可选名称。...参数：grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step:可选变量，在变量更新后递增1。name:返回操作的可选名称。...参数:loss: 包含要最小化的值的张量。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。var_list: 可选的变量对象列表或元组，用于更新以最小化损失。...检查点是私有格式的二进制文件，它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许你在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。

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TensorFlow 入门

为什么需要 TensorFlow 等库深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。...图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。 1....变量 Variable 上面用到的张量是常值张量(constant)。变量 Variable，是维护图执行过程中的状态信息的. 需要它来保持和更新参数值，是需要动态调整的。...# 此处只取回了单个节点 state， # 也可以在运行一次 op 时一起取回多个 tensor: # result = sess.run([mul, intermed]) print

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tf.compat

.): 更新张量的形状，并在运行时检查该形状是否保持不变。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...): 计算x元素的高斯误差函数。....): 向TF运行时保证输入张量是常数。hessians(...): 在x中构造y对x求和的黑森函数。histogram_fixed_width(...): 返回值的直方图。...is_nan(...): 返回x的哪些元素是NaN。is_non_decreasing(...): 如果x不递减，则返回True。...当x < 0 xor y < 0时model_variables(...): 返回MODEL_VARIABLES集合中的所有变量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。

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精通 TensorFlow 1.x：16~19

') 训练完成后，将自动显示显示运行摘要的窗口。...在训练模型时，您可以构建计算图，运行图以进行训练，并评估图以进行预测。重复这些任务，直到您对模型的质量感到满意为止，然后将图与学习的参数一起保存。在生产中，图是从文件构建或恢复的，并使用参数填充。...当执行包含tf.Print()节点的路径时，您可以在tf.Print()中包含张量以在标准错误控制台中打印其值。...要使用调试器，该过程通常如下：在代码中的断点处设置要中断的位置并检查变量在调试模式下运行代码当代码在断点处中断时，检查它然后继续下一步一些调试器还允许您在代码执行时以交互方式观察变量，而不仅仅是在断点处...', tfd.has_inf_or_nan) 现在，当代码执行tfs.run()时，调试器将在控制台中启动调试器接口，您可以在其中运行各种调试器命令来监视张量值。

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tf.estimator

class Estimator: 用来训练和评估张量流模型的Estimator类。class EstimatorSpec: 操作和对象从model_fn返回并传递给评估器。...class FeedFnHook: 运行feed_fn并相应地设置feed_dict。class FinalExporter: 该类在末尾导出服务图和检查点。...class FinalOpsHook: 在会话结束时计算张量的钩子。class GlobalStepWaiterHook: 延迟执行，直到全局步骤到达wait_until_step。...class NanLossDuringTrainingErrorclass NanTensorHook: 监控损耗张量，如果损耗为NaN，则停止训练。...train_and_evaluate(...): 训练和评估评估估计器。二、重要的函数和类操作和对象从model_fn返回并传递给评估器。

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你真的会正确地调试TensorFlow代码吗？

这种构建机器学习模型的方法在许多框架中都很常见（例如，Apache Spark 中就用了类似的想法），这种方法也有不同的优缺点，这些优缺点在编写和运行代码时都很明显。...但这个工作流程有个非常明显的缺点：只要你在构建图时没提供任何输入来运行这个图，你就无法判断它是否会崩溃。而它很有可能会崩溃。此外，除非你已经执行了这个图，否则你也无法估计它的运行时间。...按照前面的描述操作后，会将所有变量（包括后面将会提到的「隐藏」变量）传入当前的图中。...许多人可能认为这样评价 TensorFlow 的性能不太好，但有时没人说得出来在执行某些操作后得到的张量名称是什么。...但在实际情况中，只有当开发人员知道代码的某些部分需要运行两次或两次以上时，才应该谨慎地使用这一参数。第二点是关于可训练变量，这里最重要的点是：默认情况下所有张量都是可训练的。

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