Total Loss: nan || Val Loss: nan

这种情况下，总损失和验证损失都为NaN通常是由于训练过程中出现了一些问题导致的。可能的原因有以下几种情况：
1. 标签值不在损失函数的定义域内。如果使用基于对数的损失函数，所有的标签值必须是非负数。
2. 学习率过高，需要逐渐降低学习率。可以尝试逐步降低学习率，直到不再出现NaN为止。
3. 如果你的网络是类似于循环神经网络（RNN）的结构，出现NaN的原因可能是梯度爆炸。可以尝试增加梯度截断（gradient clipping）来解决该问题。
4. 数组越界可能会导致计算损失时出现NaN。请确保在计算损失时没有发生数组越界的情况。
5. 在某些涉及指数计算的情况下，可能会出现计算结果为无穷大（inf）的情况，进而导致NaN。例如，在softmax函数中，如果指数计算的输入值过大，最后可能会出现INF/INF的情况，从而得到NaN的结果。

你可以检查这些情况，并相应地调整你的训练过程和模型参数，以解决此问题。

相关问题

loss: nan - accuracy: 0.8801 - val_loss: nan - val_accuracy: 0.8791 解释一下

这是一个神经网络训练过程中的输出结果，其中包含训练集和验证集的损失值（loss）和准确率（accuracy）。在这个例子中，损失值显示为NaN（Not a Number），这通常表示模型出现了数值计算问题，可能是由于梯度消失或爆炸等原因导致的。此外，训练准确率（accuracy）和验证准确率（val_accuracy）也被显示。在这个例子中，训练准确率为0.8801，而验证准确率为0.8791。这意味着模型在训练集上的表现略好于验证集，但两者之间的差异不大。需要进一步分析和调整模型，以解决损失值为NaN的问题并提高训练和验证准确率。

scala 将 t1="a|b|c"和 t2="A|B|C"合成 t3="a:A|b:B|c:C"

你可以使用Scala中的zip和mkString方法来合并字符串t1和t2，并生成t3。下面是一个示例代码：

val t1 = "a|b|c"
val t2 = "A|B|C"

val t3 = (t1.split("\\|") zip t2.split("\\|"))
  .map { case (x, y) => s"$x:$y" }
  .mkString("|")

println(t3)

这段代码首先使用split方法将t1和t2分割成数组，使用"\\|"作为分隔符。然后通过zip方法将两个数组合并成一个元组数组。接下来使用map方法将每个元组转换成"$x:$y"格式的字符串，最后使用mkString方法将所有字符串连接起来，使用"|"作为分隔符。

运行上述代码，输出结果为：

a:A|b:B|c:C