UNet丢失是NaN+UserWarning：警告：将掩蔽元素转换为nan。

这个问题通常是由于训练时出现的数值不稳定性引起的。您可以尝试以下方法来解决此问题：

1. 将数据归一化。如果您的数据值跨越了很大的值域，将它们缩放到一个较小的范围内有时会很有用。这可以通过在训练数据上使用标准化或归一化来完成。

2. 添加数值稳定性修正。在一些情况下，例如训练神经网络时，数值可能会变得非常大或非常小。这可能在计算中导致数值不稳定性。您可以通过添加数值稳定性修正来解决这个问题，比如使用TensorFlow中的tf.clip_by_value函数。

下面是一个例子，具体解释了如何使用tf.clip_by_value函数来防止NaN和Inf值的出现：

import tensorflow as tf

# 定义一个常量张量
a = tf.constant([1.0, 2.0, -3.0, 4.0, -5.0])

# 应用tf.clip_by_value
b = tf.clip_by_value(a, clip_value_min=-1.0, clip_value_max=1.0)

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 执行张量b
    output = sess.run(b)
    print(output)

这个例子中，我们使用tf.clip_by_value函数将张量a中的元素截断在-1.0到1.0的范围内。这可以确保在计算中不会出现NaN或Inf值。