问题
如上图所示，第二次迭代时出现NAN值，nan表示无穷大或者非数值，一般是在一个数除以0或者log(0)时会出现无穷大。可能的原因有：1）学习率过大；2）batch过大；3）不当的损失函数等。
试着将学习率和batch分别调低，但还是会出现nan，说明不是学习率和batch的问题。
定位loss NAN的方法
使用tensorflow的代码调试模块tfdbg，可以看到运行tensorflow graph时的内部结构体和状态，方便排查变量出现NAN、inf的情况。tfdbg的官方文档介绍 https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/debugger/
使用过滤器可以帮助查找异常值，命令：run -f has_inf_or_nan。如下图所示，在第一行中has_inf_or_nan过滤器在第一次Session.run调用期间第一次被触发。第一个出现异常值的tensor是计算欧式距离的tensor。
点第一个打印出来的结果如下图，发现其中有个值是-inf。
点击node_info查看该节点的信息，如下图所示。该节点的操作是SqrtGrad，有两个输入。
点击第一个input-->[Sqrt]-->print_tensor，查看Sqrt的运算结果。发现其中有个值的结果为0，所以应该是计算欧式距离的时候这些0值导致最后计算loss的时候输出为NAN。
解决方法
1、去掉tf.sqrt函数
2、直接去掉欧式距离
3、将欧式距离换成标准化欧式距离。标准化欧式距离是针对简单欧式距离缺点而做的一种改进方案。
未完待续