tensorflow訓練網路時loss出現nan值，準確率為0的問題解決方法（嘗試）
問題：
在使用tensorflow訓練網路的時候，發現每次一個batch訓練時，它的loss都為nan,導致準確率都為0。
nan是代表無窮大或者非數值，一般在一個數除以0時或者log(0)時會遇到無窮大，所以你就要想想是否你在計算損失函式的時候，你的網路輸出為0，又計算log,從而導致出現nan。
網上也有很多原因的解釋，比如學習率過大，batch過大，或者本身資料就很髒等等原因，我嘗試減小學習率，從0.001依次減小10倍，都減小到了1000倍，還是會出現nan.
我又減小了batch_size，結果還是沒有解決。
然後我參考了這篇部落格http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102wr4j.html#cmt_5A0D972D-72F73880-BE365276-926-938
說了可能是由於log(0)的緣故，所以我就在我計算損失函式的過程中遇到的log的地方都加了clip.
比如tf.log(tf.clip_by_value(tf.sigmoid(self.scores),1e-8,1.0)
加了之後，繼續訓練，發現損失loss就不是nan了。
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