DNNGP训练模型时，参数设置好后不出结果。最开始的代码一出来就是Finsh
在训练 DNNGP 模型时，遇到参数设置好后没有输出结果的问题，可能有几个原因需要考虑：
1.数据准备：确保数据集已经正确准备并加载到模型中，包括输入特征和对应的目标值。检查数据是否正确加载，并进行必要的预处理（如归一化、标准化等）。
2.模型参数设置：检查模型的参数设置是否正确。确保网络的层数、神经元数量等参数与任务相匹配，并且采用了适当的激活函数、优化器和损失函数等。
3.学习率设置：学习率是优化算法中的重要参数，控制着参数更新的步长。如果学习率设置过大或过小，可能导致模型无法收敛或收敛速度过慢。尝试调整学习率的大小，观察是否对模型的训练结果产生影响。
4.训练步骤和迭代次数：确保模型的训练步骤和迭代次数设置正确。通常，训练过程需要进行多个迭代周期，以便模型能够逐渐优化并产生结果。尝试增加训练的迭代次数，观察模型是否开始输出结果。
5.损失函数选择：根据任务的特点，选择适当的损失函数。不同的任务可能需要不同的损失函数，例如均方误差（MSE）用于回归问题，交叉熵损失用于分类问题等。
6.调试与日志：在训练过程中，及时记录和检查模型的训练日志，以便发现可能存在的问题。确保代码中加入了适当的调试和日志输出，以便跟踪模型的训练过程。
如果以上步骤都没有解决问题，可能需要进一步检查代码逻辑、模型结构或数据集等方面的问题。可以逐步排查并尝试调整参数和设置，以找到导致模型无输出结果的原因。