在训练过程中未显示损失和均方误差值。未获得预测的行

在训练过程中未显示损失和均方误差值可能是由以下几个原因引起的：

1. 代码错误：检查代码中是否正确计算和更新损失值和均方误差值。确保在每个训练步骤中都计算并显示这些值。
2. 数据问题：检查输入数据是否正确加载和处理。确保数据的格式和范围正确，并且没有缺失值或异常值。
3. 模型问题：检查模型的结构和参数设置。确保模型能够正确地计算损失和均方误差，并且参数更新的方式正确。
4. 训练配置问题：检查训练配置文件或参数设置。确保训练过程中正确地记录和显示损失和均方误差值。

如果以上检查都没有解决问题，可以尝试以下方法：

1. 调整学习率：尝试增加或减小学习率，以确保模型能够收敛并正确计算损失和均方误差。
2. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，有助于更好地计算损失和均方误差。
3. 调整模型结构：尝试调整模型的层数、神经元数量或其他结构参数，以改善模型的性能和损失计算。
4. 使用其他优化算法：尝试使用其他优化算法，如Adam、RMSprop等，以改善模型的收敛性和损失计算。

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