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这篇文章主要讲解了“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”吧!
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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