Модель Tensorflow Keras, возвращающая NaN - PullRequest
Новая
       11

Модель Tensorflow Keras, возвращающая NaN

0 голосов
/ 25 февраля 2020

Я следую учебному пособию по модели регрессии Tensorflow, используя свой собственный набор данных. Ниже вы можете увидеть мой код. 

from tensorflow import keras

import tensorflow_docs as tfdocs
import tensorflow_docs.plots
import tensorflow_docs.modeling

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as layers

import pandas as pd

import BreastCancerData as bcd


def build_model():
    network_model = keras.Sequential([
        layers.Dense(64, activation='relu', input_shape= 
        [len(bcd.train_dataset.keys())]),
         layers.Dense(64, activation='relu'),
         layers.Dense(1)
     ])

     optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001)

     network_model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse', metrics= 
     ['mae', 'mse'])

     return network_model


model = build_model()

model.summary()

example_batch = bcd.normed_train_data[:10]
example_result = model.predict(example_batch)
print(example_result)

EPOCHS = 1000

history = model.fit(
    bcd.normed_train_data,
    bcd.train_labels,
    epochs=EPOCHS,
    validation_split=0.2,
    verbose=0,
    callbacks=[tfdocs.modeling.EpochDots()]
)

hist = pd.DataFrame(history.history)
hist['epoch'] = history.epoch
print(hist.tail())

Однако при запуске скрипта Python все, что печатает, и обратный вызов из 'model.fit' просто возвращают значения NaN, как видно на скриншотах. Из других связанных вопросов я не могу найти решение, которое решает мою проблему ... Error from Callback

...