为什么当我在训练时间设置is_training=False时，Tensorflow BN层中的moving_mean和moving _variance会变成nan？

当在训练时间设置is_training=False时，TensorFlow中的Batch Normalization（BN）层的moving_mean和moving_variance会变成NaN的原因是由于在推理阶段（is_training=False）时，BN层不再进行统计信息的更新，而是使用之前训练阶段（is_training=True）中计算得到的moving_mean和moving_variance来进行归一化操作。

然而，当在训练阶段（is_training=True）时，如果输入的batch样本过小，可能会导致方差（variance）过小，进而使得标准差（standard deviation）接近于0。在BN层的归一化操作中，需要对标准差进行除法运算，而除以接近于0的标准差会导致除法结果趋近于无穷大，进而产生NaN值。

为了解决这个问题，可以通过以下几种方式进行处理：

增加batch样本的大小：通过增加训练时的batch_size，可以增加样本的数量，从而减小方差的值，避免出现除以接近于0的情况。
设置合适的epsilon值：在BN层的归一化操作中，会加上一个很小的常数epsilon，用于避免除以接近于0的情况。可以尝试调整epsilon的值，选择一个合适的值来避免NaN的产生。
检查网络结构和参数初始化：确保网络结构合理，并且参数初始化正确。不合理的网络结构或者错误的参数初始化可能导致BN层的统计信息出现异常，进而导致NaN的产生。

需要注意的是，以上解决方案是基于TensorFlow的BN层的常见问题和解决方法，具体情况还需要根据实际代码和环境进行分析和调试。

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