当第二次拟合模型时，“训练发散并返回NaN”？

当第二次拟合模型时，"训练发散并返回NaN" 是指在机器学习模型训练过程中出现的一种错误。这种错误通常发生在模型参数更新过程中，导致模型的损失函数无法收敛，最终导致训练过程中的损失值变为NaN（Not a Number）。

出现训练发散并返回NaN的情况可能有多种原因，下面列举了一些常见的原因和解决方法：

1. 学习率过大：学习率是控制模型参数更新步长的超参数。如果学习率设置过大，模型参数更新的步长可能会过大，导致模型无法收敛。解决方法是逐渐降低学习率，或者使用自适应学习率的优化算法，如Adam。
2. 数据预处理问题：数据预处理是机器学习中非常重要的一步。如果数据存在异常值、缺失值或者特征尺度差异较大等问题，可能会导致模型训练发散。解决方法包括对数据进行清洗、填充缺失值、归一化或标准化等处理。
3. 模型复杂度过高：如果模型的复杂度过高，可能会导致模型过拟合，进而训练发散。解决方法包括减少模型的参数量、增加正则化项或者使用更简单的模型结构。
4. 训练样本量不足：如果训练样本量过少，模型可能无法从有限的数据中学习到足够的信息，导致训练发散。解决方法包括增加训练样本量、使用数据增强技术或者使用迁移学习等方法。
5. 网络结构设计问题：如果网络结构设计不合理，可能会导致模型训练发散。解决方法包括重新设计网络结构、增加正则化项或者使用预训练模型等。

总之，当第二次拟合模型时出现"训练发散并返回NaN"的情况，需要仔细检查学习率、数据预处理、模型复杂度、训练样本量和网络结构等方面的问题，并根据具体情况采取相应的解决方法。