使用MultivariateNormalTriL发行版时，Tensorflow GradientTape返回NaNs

是由于梯度计算过程中出现了数值不稳定的情况，导致结果为NaN（Not a Number）。

MultivariateNormalTriL是Tensorflow中用于表示多元正态分布的类，它通过给定的均值和下三角矩阵来参数化分布。在使用MultivariateNormalTriL发行版时，可能会遇到梯度计算过程中的数值不稳定问题，导致梯度计算结果为NaN。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查输入数据：确保输入数据没有缺失值或异常值，这可能会导致数值计算错误。
2. 检查梯度计算过程：使用Tensorflow的GradientTape进行梯度计算时，确保计算过程中没有除以零或其他数值不稳定的操作。可以检查相关代码，确保所有计算都是数值稳定的。
3. 调整模型参数：尝试调整MultivariateNormalTriL的参数，例如调整均值和下三角矩阵的值，以获得更稳定的梯度计算结果。
4. 使用数值稳定的优化算法：如果问题仍然存在，可以尝试使用数值稳定的优化算法来替代GradientTape。例如，可以尝试使用Tensorflow的Adam优化器或其他稳定性更好的优化算法。

总之，当使用MultivariateNormalTriL发行版时，Tensorflow GradientTape返回NaNs的问题可能是由于数值不稳定导致的。通过检查输入数据、梯度计算过程，调整模型参数以及使用数值稳定的优化算法，可以尝试解决这个问题。