由于非常大的预测值，RNN损失变为NaN。

这个问题通常出现在循环神经网络（RNN）中，当模型预测的值非常大时，可能会导致损失函数的计算结果溢出，从而得到NaN（Not a Number）的结果。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 数据预处理：检查输入数据是否存在异常值或过大的值，可以通过对数据进行归一化或标准化来缩小数值范围，以避免出现非常大的预测值。
2. 调整模型参数：尝试调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，以减小预测值的幅度。可以通过减小学习率或增加正则化强度来限制模型的输出范围。
3. 使用梯度裁剪：在训练过程中，对梯度进行裁剪，限制梯度的大小，防止梯度爆炸。可以通过设置一个阈值，当梯度的范数超过该阈值时，对梯度进行缩放，使其范数不超过阈值。
4. 尝试其他优化算法：如果使用的是梯度下降法作为优化算法，可以尝试其他的优化算法，如Adam、RMSprop等，这些算法对梯度的处理方式可能更加稳定，能够减少出现NaN的情况。
5. 增加训练数据量：如果数据集较小，模型可能会更容易过拟合，导致预测值过大。可以尝试增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。

总结起来，解决RNN损失变为NaN的问题可以从数据预处理、调整模型参数、梯度裁剪、优化算法选择和增加训练数据量等方面入手。具体的解决方法需要根据具体情况进行调试和优化。

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