Keras多变量时间序列预测模型以MAE和损失的形式返回NaN

Keras是一个开源的深度学习框架，主要用于构建和训练神经网络模型。多变量时间序列预测模型是指通过使用多个变量的历史数据来预测未来的数值或趋势。MAE（Mean Absolute Error）是一种常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的平均绝对误差。当模型返回NaN（Not a Number）作为损失值时，意味着模型在训练过程中出现了一些问题。

针对这个问题，可能的原因有以下几种：

1. 数据问题：训练数据中存在缺失值或异常值，导致计算MAE时得到NaN。可以通过数据预处理的方式，例如删除缺失值、填充异常值，来解决这个问题。
2. 模型问题：模型的设计或参数设置不当，导致无法正确计算损失值。可以尝试调整模型的结构、激活函数、优化算法等来解决。
3. 训练问题：训练过程中可能出现了梯度爆炸或梯度消失的问题，导致无法更新模型参数，进而计算损失时得到NaN。可以尝试使用梯度裁剪、调整学习率等方法来解决。

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总结：Keras多变量时间序列预测模型以MAE和损失的形式返回NaN可能是由于数据问题、模型问题或训练问题导致的。解决该问题可以通过数据预处理、调整模型参数或优化训练过程等方式。推荐使用腾讯云的AI开放平台中的深度学习服务来构建和训练模型。