Tensorflow 训练结果为 NAN

Tensorflow 预测的中间结果有很多 NAN，如下图

看一下计算 loss 的时候是否有类似下面的代码

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1])) 由于 prediction 可能为 0， 导致 log 出错，最后结果会出现 NA

把上面的代码改为下面这样即可解决

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(tf.clip_by_value(prediction, 1e-10,1.0)), reduction_indices=[1]))

参考：http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug