如何避免获取CNN-LSTM的loss: nan - acc: 0.0000e+00？

要避免获取CNN-LSTM的loss: nan - acc: 0.0000e+00，可以考虑以下几个方面：

1. 数据预处理：确保输入数据的质量和完整性。检查数据集中是否存在缺失值、异常值或不一致的数据，并进行相应的处理，如填充缺失值、剔除异常值等。
2. 数据归一化：对输入数据进行归一化处理，以确保数据在相同的尺度范围内。常用的归一化方法包括将数据缩放到0-1范围或使用标准化方法将数据转化为均值为0、方差为1的分布。
3. 模型参数初始化：合适的参数初始化可以帮助模型更快地收敛并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。可以尝试使用一些常用的参数初始化方法，如Xavier初始化或He初始化。
4. 学习率调整：过大或过小的学习率都可能导致模型无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试使用学习率衰减策略，如按照一定的规则逐步减小学习率，或使用自适应学习率算法，如Adam优化器。
5. 模型结构调整：CNN-LSTM模型的结构设计也可能影响模型的训练效果。可以尝试调整模型的层数、隐藏单元数量、激活函数等参数，以找到更合适的模型结构。
6. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。可以尝试收集更多的训练数据，或使用数据增强技术生成更多的训练样本。
7. 提前停止训练：监控模型在验证集上的性能指标，当模型性能不再提升时，可以提前停止训练，避免过拟合。
8. 模型正则化：使用正则化方法，如L1正则化、L2正则化或dropout等，可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
9. 调整超参数：尝试调整模型的超参数，如批大小、迭代次数、正则化参数等，以找到更合适的参数组合。
10. 检查代码实现：仔细检查模型的代码实现，确保没有错误或逻辑问题。可以使用调试工具或打印中间结果来帮助定位问题。

需要注意的是，以上建议是一般性的方法，具体情况可能需要根据实际问题进行调整。另外，腾讯云提供了一系列云计算相关产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行部署和运行。