张量流给出了第一个隐藏层的NaN直方图误差

Question

我用这个例子： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/input_fn/boston.py

要使用完全相同的框架制作测试脚本，除了我使用UCI存储库中的数据集： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Airfoil+Self-Noise

但是我一直遇到一个NaN直方图错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): Nan in summary histogram
for: dnn/dnn/hiddenlayer_0_activation
[[Node: dnn/dnn/hiddenlayer_0_activation = HistogramSummary[T=DT_FLOAT,
_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](dnn/dnn
/hiddenlayer_0_activation/tag, dnn/hiddenlayer_0/hiddenlayer_0/Relu)]] 

代码如下：

^{pr2}$

我试图改变优化器的学习率，正如你所看到的，我也尝试了梯度剪辑，但这让我陷入了一个全新的混乱。我甚至用不同的数据创建了另一个完整的骨架，但它给了我同样的错误。我几乎可以按照教程的格式来设置数据格式。 （如果需要，我可以发布CSV文件格式的图像。我现在没有足够的点数来放置多个链接）

我尝试了最初的教程脚本，它运行得非常好。我想知道这个错误是怎么说的（外行的话）以及为什么会发生。在

在编辑：问题是通过删除CSV文件中的feature name行来解决这个问题，这是第一行，但是这仍然是关于我如何不能将 具有特征名称但不导致读取错误的行。在

为了知识起见，我仍然想知道为什么会发生这种情况，以及最初的错误意味着什么

Answer 1

为什么要命名列？如果您需要做一些特殊的列操作，就不能使用index吗？在