Почему tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() возвращает nan?

Dplll, сама функция потерь возвращает, что то по типу:

[      nan 6.148656  6.325507  6.2751513 6.145506  6.206034  6.3281584
        nan       nan 6.2124543 6.2547827 6.3316483       nan 6.2865667
  6.2434545       nan 6.2482343 6.3383336       nan 6.279929  6.2256813
  6.263851  6.2158675 6.171275  6.208105        nan 6.2711434       nan
        nan 6.231869  6.221923  6.2288785 6.222396  6.215615  6.209381
  6.20399   6.19945   6.1956425 6.1924105 6.189597  6.1870694 6.184724
  6.182485  6.180304  6.178151  6.1760144 6.1738915 6.1717906 6.169723
  6.1677036 6.165748  6.163871  6.162086  6.1604037 6.1588326 6.157379
  6.1560464 6.154835  6.1537437 6.1527696 6.1519074 6.1511507 6.1504927
  6.149926  6.1494427 6.149035  6.1486945 6.1484137 6.1481857 6.1480036
  6.14786   6.1477504 6.14767   6.147612  6.1475744 6.147553  6.147544
  6.147545  6.1475544 6.1475706 6.14759   6.1476135]]

Резонно ли nan приравнять к нулю или 1 или убрать их перед reduce_mean

Почему tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() возвращает nan?

При предпроцессинге я добавляю токен . Так что абсолютно нулевых массивов нет.

Как исправить ValueError в tensorflow?

Можешь подсказать, где происходит обращение к уже используемой переменной?

Установка TensorFlow?

Выдаёт такую ошибку, что делать?

Есть ли библиотеки для автоматической генерации нейросетей?

Pavel Denisov, я только месяц назад стал погружаться в эту сферу

Что не так с моим кодом python?

sanya84, всё довольно-таки глупо было))

input_layer = [[random.random() for _ in range(count_weight)]
             for __ in range(num_neuron)]
output_layer = <b>[</b>[random.random() for _ in range(count_weight+1)]<b>]</b>

Что не так с моим кодом python?

sanya84, dmshar, проблема решена

Что не так с моим кодом python?

sanya84, dmshar, output же и так формируется как список, или я что-то не понял?

Что не так с моим кодом python?

dmshar, можете подсказать, как именно это сделать?