详解TensorFlow报”FailedPreconditionError: Tensor had NaN values “的原因以及解决办法

首先，NaN (Not a Number) 意味着某些计算得到了无穷大或无穷小，而这些值不能表示为数字。在 TensorFlow 中，当张量有 NaN 值时，它会报 "FailedPreconditionError: Tensor had NaN values" 的错误。

造成张量有 NaN 值的原因很多，可能是训练数据中有缺失值、异常值或数值溢出等问题。为了解决这个问题，以下是一些可能有用的解决办法：

1. 查找数据集中的缺失值或 NaN 值。可以使用 Pandas 等库的工具来检测数据集中的 NaN 值，然后对其进行填充或删除。

2. 标准化数据。如果数据的值域很大，可能会导致数值溢出或梯度爆炸的问题。可以使用标准化或归一化的方法来缩小值的范围，从而避免这个问题。

3. 使用激活函数。一些激活函数如 ReLU，Sigmoid 和 Tanh 等会在一定程度上确保输出值在一个合理的范围内。如果有大量的 NaN 值出现在神经网络的输出层中，可以考虑使用这些激活函数。

4. 调整学习率和批量大小。如果学习率过高或批量大小过小，可能会导致梯度爆炸的问题。可以尝试减小学习率或增加批量大小，从而避免这个问题。

5. 检查网络结构和初始化。神经网络的结构和初始化可以对它在训练过程中的稳定性产生很大的影响。可能需要调整网络的层数、节点数或权重初始化方式来解决 NaN 值的问题。

总之，当出现 "FailedPreconditionError: Tensor had NaN values" 错误时，需要仔细检查代码并进行排查。通常是由数据处理、网络结构或参数设置等问题引起的。理解问题根源并采取正确的解决办法，可以有效地避免这个问题。