Tensorflowの多項式回帰訓練からのナノセッション出力

Question

私はTensorflowを初めて使用しており、ここに与えられた回帰例の例を通して作業しています。tensorflow tutorials。 Speicifically、私は3番目に取り組んでいます。 "polynomial_regression.py"

私は線形回帰の例を踏襲し、多項式回帰に移行しました。

しかし、この例で作成されたデータセットではなく、別のデータセットに置き換えてみました。私は

n_observations = 100 
xs = np.linspace(-3, 3, n_observations) 
ys = np.tan(xs) + np.random.uniform(-0.5, 0.5, n_observations) 

ため

xs = np.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167, 
         7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1], dtype=np.float32) 
ys = np.asarray([1.7,2.76,-2.09,3.19,1.9,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221, 
         2.827,-3.465,1.65,-2.1004,2.42,2.94,1.3], dtype=np.float32) 
n_observations = xs.shape[0] 

を交換することによってこれをしなかった、すなわち2番目は例で与えられたものであり、私は新しいxs、ys、n_observationで同じトレーニングを実行しようとしたかったのです。これらは私が変更した唯一の行でした。私も配列のdtypeをfloat64に変更しようとしましたが、これは出力を変更しませんでした。

私はprint(training_cost)からである（取得しています出力は単なる繰り返しnanです。私は、元のデータに切り替えると、ネットワークが正常に動作し、フィッティングfuncitonを生成します。

は、任意のアイデアをありがとう！

Answer 1

NaNを数値不安定性の通常何らかの形で、多くのことが原因で発生することができます。学習率を下げるか、より安定したオプティマイザを使用してみるには良いものです。