我有一个带有sigmoid损失的多层感知器(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits)和一个Adam优化器(tf.train.AdamOptimizer).我的输入数据有几个特征和一些南特征值.当我用0替换nan值时,我得到一个结果,但是,当我不替换nan值时,我得到loss = nan.
在tensorflow中处理nan值的最佳方法是什么?如何使用带有nan值的输入数据而不用0替换它们?