注：内容来源与网络
最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。
- 数据本身，是否存在Nan,可以用
numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target - 在训练的时候，整个网络随机初始化，很容易出现Nan，这时候需要把学习率调小，可以尝试0.1，0.01，0.001，直到不出现Nan为止，如果一直都有，那可能是网络实现问题。学习率和网络的层数一般成反比，层数越多，学习率通常要减小。有时候可以先用较小的学习率训练5000或以上次迭代，得到参数输出，手动kill掉训练，用前面的参数fine tune，这时候可以加大学习率，能更快收敛哦
- 如果是图片，那么得转化为float 也就是/255.
- relu和softmax两层不要连着用，最好将relu改成tanh,什么原因呢
- 参数初始化
- batch size 选择过小
- 最后还没有排除问题的话，TensorFlow有专门的内置调试器(tfdbg)来帮助调试此类问题
tensorflow.org/programmers_guide/debugger
from tensorflow.python import debug as tf_debug
<meta charset="utf-8">
# 建立原来的Session
sess = tf.Session()
# 用tfdbg的Wrapper包裹原来的Session对象：
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)
sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tf_debug.has_inf_or_nan)
# 以上为所有需要的代码变动，其余的代码可以保留不变，因为包裹有的sess和原来的界面一致。
# 但是每次执行`sess.run`的时候，自动进入调试器命令行环境。
sess.run(train_op, feed_dict=...)
在tfdbg命令行环境里面，输入如下命令，可以让程序执行到inf或nan第一次出现。
tfdbg> run -f has_inf_or_nan
一旦inf/nan出现，界面现实所有包含此类病态数值的张量，按照时间排序。所以第一个就最有可能是最先出现inf/nan的节点。可以用node_info, list_inputs等命令进一步查看节点的类型和输入，来发现问题的缘由。
