Tensorflow:NaN没有任何除法
我在tensorflow中实现了一个简单的线性回归。如果我将值的数量保持得非常小（小于8），它就可以正常工作。但是，一旦我做了大量（8个或更多样本），我就会得到NaN的。
这令人困惑，因为这是一个简单的回归，没有除法。成本是均方误差：仅除以固定整数（样本数）。此外，切换到平方和误差也会导致相同的问题。
Tensorflow NaN bug？不会有帮助，因为我的代码中没有分区或登录。
最后，添加add\u check\u numeric\u ops会导致程序运行很长时间，耗尽所有内存，交换，最后终止。
我尝试使用Float32而不是Float64，但没有区别。
降低优化器的学习率可以让我获得一些良好的调试输出（也可以让它在多达12个数据点上正常工作）。出于某种原因，优化器尝试了w=-2.3e 11和b=-2.2e 10（即使训练数据都是线性的，带有一点噪声）。我不知道为什么或如何得到如此疯狂的w和b值。一旦它到达那里，很容易看出它最终是如何到达NaN的。
但是优化师为什么要尝试如此疯狂的值呢？我能做些什么来防止它？
共有1个答案
请查看新TensorFlow调试器（tfdbg）的教程，网址为：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger
它是专门为调试这种类型的NaN/Inf问题而设计的。
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