模型訓練過程中出現的loss:nan

問題描述： 在使用u-net進行語義分割訓練時，最初使用數據A訓練沒有任何問題，隨後將數據B添加到數據A中重新訓練u-net出現loss：nan，由於添加數據之前模型能夠正常運行，初步排除是模型問題，分析可能的原因有： （1）數據A與數據B差異性太大； （2）數據B中數據有問題 爲此，進行了實驗，分別是： （1）在數據A中剔除數據B並添加其他與A相同來源的數據C，數據集爲A+C，訓練u-net--

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