我不明白的是,当我用更多的值训练它时,假设是(-10 to 25),我的预测返回[[nan]]。)>, <tf.Variable 'dense/bias:0' shape=(1,) dtype=float32, numpy=array([nan], dtype=float32)>] 为什么添加更多的训练数据会导致nan?import tensorflow as tf
import nu
我正在尝试用TensorflowJS制作python版本的Tensorflow的相同示例。不幸的是,当我运行脚本时,我不知道为什么训练时记录的损失值是NaN。我想要实现的是一个简单的文本分类,它根据训练好的模型返回0或1。这是我正在关注的Python教程import * as tf from '@tensorflow</em
我正在用D中的OpenGL编写一个3D游戏,我在浮点数上遇到了麻烦。当我用另一个浮点值(非零)除以零时,它总是NaN而不是0。这造成了麻烦,NaN将在整个代码感觉中传播,与之被分割/相乘的其他所有东西也将成为NaN。我真的不想用if value != 0.0f支票来包装我所有的部门。如果float value = getCurrentSpeed() / getMaxSpeed()返回0.0f,则像