当模型训练时，有时候会出现损失函数（loss）出现NaN的情况。这通常是由于数值计算中出现了不合法的运算，比如除以0或者对负数进行了平方根运算等。当损失函数出现NaN时，模型的训练会中断，导致无法继续训练。
解决这个问题的方法包括：
检查数据：当损失函数出现NaN时，首先需要检查输入数据是否正确。可能存在输入数据中包含了不合法的值，例如出现了NaN、Inf等。
检查模型结构和参数：在模型的训练过程中，也可能出现模型结构不合理或者参数设置不当的问题，例如梯度爆炸或者梯度消失等。这时需要检查模型的结构和参数设置，确保它们合理。
使用数值稳定的计算方法：在进行数值计算时，需要使用数值稳定的计算方法，避免出现不合法的运算。例如，在计算概率时可以使用logistic函数或者softmax函数，避免出现指数计算中的数值溢出问题。
总之，当损失函数出现NaN时，需要认真检查数据、模型和计算方法，找出问题所在，并进行相应的修正。