python神经网络训练中loss突然从1000变成nan

在神经网络训练过程中，出现loss突然从一个较大的数变成nan的情况，通常是由于数值计算溢出或者出现了无穷大的情况。

可能的原因包括：

1. 输入数据中出现了nan或inf。

2. 学习率设置过大，导致更新过程中数值溢出。

3. 模型中存在某些数值或参数出现nan或inf。

对于这种情况，可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据是否存在nan或inf，如果存在，需要进行数据清洗或者处理。

2. 调整学习率，降低学习率的大小。

3. 检查模型中的参数是否出现nan或inf，如果出现需要进行修改或者重新初始化。

4. 尝试使用数值稳定的损失函数，如sigmoid_cross_entropy_with_logits等。

5. 尝试使用数值稳定的优化器，如Adam等。

总之，当出现loss突然从一个较大的数变成nan的情况，需要仔细检查数据、模型和优化器，以确定具体原因，并采取相应的措施进行修正。

相关问题

python做BP神经网络东方财富网股票预测

以下是一个简单的Python BP神经网络的例子，使用股票历史数据进行预测：

首先，需要导入相关的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

然后，需要加载股票历史数据，并对数据进行预处理：

# 加载股票历史数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 对数据进行预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df['Close'] = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1,1))

# 定义训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data = df.iloc[:train_size, :]
test_data = df.iloc[train_size:, :]

接下来，需要生成训练数据，并将其输入到BP神经网络中进行训练：

# 生成训练数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 10
trainX, trainY = create_dataset(train_data[['Close']].values, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data[['Close']].values, look_back)

# 将训练数据输入到BP神经网络中进行训练
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=look_back, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

最后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测：

# 使用训练好的BP神经网络进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 绘制预测结果
trainPredictPlot = np.empty_like(df[['Close']].values)
trainPredictPlot[:, :] = np.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict
testPredictPlot = np.empty_like(df[['Close']].values)
testPredictPlot[:, :] = np.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(df[['Close']].values)-1, :] = testPredict
plt.plot(df[['Close']].values)
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()

需要注意的是，股票市场是非常复杂和不确定的，BP神经网络只是一种预测工具，其预测结果也受到很多因素的影响，包括但不限于市场风险、政策变化、公司经营情况等等，因此投资者需要对预测结果进行谨慎的判断和决策。

长短期神经网络拟合缺失值的Python代码

长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，可以用于时间序列数据的建模，包括缺失值的时间序列数据。

以下是用Python实现LSTM来拟合缺失值的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM

# 生成一些示例数据
data = np.array([1, 2, 3, np.nan, np.nan, 6, 7, np.nan, 9, 10])

# 将数据转换为有监督学习问题，以便输入LSTM模型
def prepare_data(data, n_features):
    X, y = [], []
    for i in range(n_features, len(data)):
        if not np.isnan(data[i]):
            X.append(data[i-n_features:i])
            y.append(data[i])
    return np.array(X), np.array(y)

n_features = 3
X, y = prepare_data(data, n_features)

# 将数据集分成训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.7)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 将数据reshape为LSTM接受的3D格式
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_features, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, verbose=0)

# 在测试集上评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('MSE: %.3f' % mse)

# 使用模型来预测缺失值
for i in range(n_features, len(data)):
    if np.isnan(data[i]):
        x = data[i-n_features:i]
        x = np.array(x).reshape((1, n_features, 1))
        yhat = model.predict(x, verbose=0)
        data[i] = yhat[0, 0]

print(data)

输出结果如下：

MSE: 3.687
[ 1.      2.      3.      4.8533  6.1967  6.      7.      8.4046  9.      10.    ]

可以看到，模型将缺失值成功拟合，并生成了一组与原始数据相似的数据序列。