如何解决Tensorflow 训练损失值极高
我尝试使用我获取的 OHLCV 数据来学习关于 Time series forecasting 的教程。
一切正常，直到我在 compile_and_fit 函数中使用带有 model.fit 的线性模型。（右侧菜单中的线性模型）
日志显示非常高的 loss,mean_absolute_error,val_loss,val_mean_absolute_error。
Epoch 1/20
11/11 [==============================] - 0s 23ms/step - loss: 817924837194995565854720.0000 - mean_absolute_error: 904392015872.0000 - val_loss: 817938792349040866492416.0000 - val_mean_absolute_error: 904399683584.0000
Epoch 2/20
11/11 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 817925317578955773968384.0000 - mean_absolute_error: 904392223402.6666 - val_loss: 817938792349040866492416.0000 - val_mean_absolute_error: 904399683584.0000
Epoch 3/20
11/11 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 817924969300584545910784.0000 - mean_absolute_error: 904392081408.0000 - val_loss: 817938792349040866492416.0000 - val_mean_absolute_error: 904399683584.0000
线性模型案例大多与之前的基线案例相同 除了在 model.fit 和 wide_window.plot(linear) 上发生的这个错误也出错了（我的检查表明线预测 = 模型（输入），预测结果很奇怪）。
我该如何解决这个 model.fit 问题？
（遇到问题的代码与Time series forecasting上的代码相同）
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