pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用

发布时间:2021-07-19 10:04:06 作者:chen
来源:亿速云 阅读:398

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1.torch.isfinite()

import torch
num = torch.tensor(1)  # 数字1
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出:
tensor(True)
'''

这个num必须是tensor

import torch
num = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出:
tensor(False)
'''
import torch
num = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出:
tensor(False)
'''
import torch
num = torch.tensor(float('nan')) # 空
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出:
tensor(False)
'''

2.torch.isnan()

import torch
res=torch.isnan(torch.tensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')]))
print(res)
'''
输出:
tensor([False, False, False, False,  True])
'''

可以看出torch.isnan()是用来判断输入的张量是否为空的函数,当输入为空是,返回True。

感谢各位的阅读,以上就是“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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