TensorFlow 的训练成本变成了 nan

Question

我正在练习神经风格迁移，在这里我遇到了成本问题。经过几次迭代，成本变成了 NaN。这里可能有什么问题？我应该把重点放在哪里？

Iteration 0 :
total cost = 1919359.6
content cost = 125.083374
style cost = 47952.72
Iteration 1 :
total cost = nan
content cost = nan
style cost = nan
Iteration 2 :
total cost = nan
content cost = nan
style cost = nan
Iteration 3 :
total cost = nan
content cost = nan
style cost = nan

一般来说，我没有一个很好的计划来弄清楚 nan 发生在哪里。尤其是 TensorFlow，我不熟悉调试技术。

代码在这里：https://github.com/enyangxxx/neuralStyleTransferMonet 这是 Coursera 课程的代码，我想稍后将其应用于我自己的主题:)

Answer 1

可能是处理不当的 0/0 错误。如果您创建了自己的函数，则尤其如此。很可能它可能是交叉熵。我相信您不是在使用 keras 而只是在使用 tensorflow 进行训练。可以看看这个 ->Tensorflow NaN bug?

那么这可能不是你的错误。因此，如果您发布代码会很有用。