Tensorflow NaN错误？

Question

我正在使用TensorFlow，并且修改了教程示例以拍摄RGB图像。该算法在新图像集上开箱即用，直到突然之间（仍然收敛，通常精度约为92％），由于ReluGrad收到非限定值的错误而崩溃。调试表明，直到突然之间，由于不明原因，该数字都没有异常发生，引发了错误。新增中print "max W vales: %g %g %g %g"%(tf.reduce_max(tf.abs(W_conv1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_conv2)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_fc1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_fc2)).eval())print "max b vales: %g %g %g %g"%(tf.reduce_max(tf.abs(b_conv1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_conv2)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_fc1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_fc2)).eval())作为每个循环的调试代码，将产生以下输出：Step 8600max W vales: 0.759422 0.295087 0.344725 0.583884max b vales: 0.110509 0.111748 0.115327 0.124324Step 8601max W vales: 0.75947 0.295084 0.344723 0.583893max b vales: 0.110516 0.111753 0.115322 0.124332Step 8602max W vales: 0.759521 0.295101 0.34472 0.5839max b vales: 0.110521 0.111747 0.115312 0.124365Step 8603max W vales: -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38max b vales: -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38由于我的值都不是很高，因此发生NaN的唯一方法是处理不正确的0/0，但是由于本教程代码没有进行任何除法或类似运算，因此我看不到其他解释，这是因为内部TF代码。我对此一无所知。有什么建议么？该算法收敛良好，在我的验证集上的准确性稳步提高，在迭代8600时达到了92.5％。

Answer 1

实际上，事实证明这是愚蠢的。我发布此消息是为了防止其他人遇到类似错误。

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))

实际上是计算交叉熵的一种可怕方法。在某些样本中，某些类可以在一段时间后确定地排除在外，导致该样本的y_conv = 0。这通常不是问题，因为您对此不感兴趣，但是通过在其中写入cross_entropy的方式，该特定样本/类的结果为0 * log（0）。因此，NaN。

替换为

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y_conv,1e-10,1.0)))

解决了我所有的问题。