出现nan损失值的原因可能是由于训练过程中出现了不稳定的特征或者异常值，需要对数据进行清洗和标准化处理。同时，可以尝试使用更稳定的优化器或者减小学习率等方法。

以下是代码示例，可以通过增加数据清洗和标准化处理来解决问题。

# 数据清洗和标准化处理
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X和y为特征和标签数据
# 对X进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 删除包含nan值的样本
nan_indices = np.argwhere(np.isnan(X))
X = np.delete(X, nan_indices, axis=0)
y = np.delete(y, nan_indices, axis=0)

# 创建模型，指定更稳定的优化器和较小的学习率
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
opt = Adam(lr=0.0001)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt)

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)