训练和测试损失

Question

我正在研究CNN模型，以估计人体的角度。 这是我的代码的一部分，我需要绘制训练图和测试图。 但是它不适用于测试零件，并且显示“ nan”作为“ val_loss”的值。 和history2也是这样一个完全“ nan”的数组！（我只是在这里使用名称“ val_loss”，以使其在我的代码bcs中具有测试所包含的许多变量的情况更加明显） 那么，这是什么问题呢？有什么主意吗？

for i in range(50):
   sess.run([train_step] , feed_dict = {xs: train_x_disorder, ys: train_y_disorder, keep_prob: 0.7})
      (val_loss,) = sess.run([cross_entropy], feed_dict={xs: test_x_disorder, ys: test_y_disorder, 
      keep_prob: 1.0})
      (loss_train,) = sess.run([cross_entropy], feed_dict={xs: train_x_disorder, ys: 
      train_y_disorder, keep_prob: 0.5})
      history2.append(val_loss) 
      history1.append(loss_train)
   plt.plot(range(len(history1)), history1, 'b')
   plt.plot(range(len(history2)), history2 , 'k--')**