我在使用TensorFlow运行一个流失模型时遇到了NaN损失。经过查阅，我发现我的数据中可能包含一些NaN值，这一点通过print(np.any(np.isnan(X_test)))得到了确认。

我尝试使用以下代码：

def standardize(train, test):    mean = np.mean(train, axis=0)    std = np.std(train, axis=0)+0.000001    X_train = (train - mean) / std    X_test = (test - mean) /std    return X_train, X_test

但仍然出现了NaN值。

如果有帮助，这里是完整的代码：

回答：

你还没有替换nan值。并且你的数据中可能还包含一些inf和-inf值。你可以将它们都替换为0。

对于数据框

X.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)X = X.fillna(0)

或者如果你的数据是numpy数组

X[np.isnan(X)] = 0X[X == np.inf] = 0 X[X == -np.inf] = 0