You can always leverage the fact that nan != nan: With pytorch 0.4 there is also torch.isnan: ...
在用torch搭建深度学习模型时,很容易在数据中存在inf与nan的情况,对应的数据类型分别时torch.inf与torch.nan。 大多数情况下,产生nan数据的原因基本上是出现了分母为 的情况,所以需要检查张量计算过程中是否有除法运算,比如softmax就有除法。 判断一个张量中是否有nan值: 与之类似,用tensor.isinf 方法也可以查看有没有无穷数在张量里。 原文链接:https ...
2022-03-05 15:18 0 3530 推荐指数:
You can always leverage the fact that nan != nan: With pytorch 0.4 there is also torch.isnan: ...
默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32,用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数,则会生成一个随机的张量: import torch torch.Tensor(1) 输出:tensor([一个随机值 ...
https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。 Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data)、流(Flow)、图(Graph)。Tensorflow里 ...
Torch中的唯一的数据结构就是Tensor了,而该结构简洁而且强大,非常适合进行矩阵类的数值计算,它是Torch中最最重要的类了。这个Tensor其实就是个多维矩阵,支持矩阵的各种操作。这里需要特别强调的是,lua中的数组(其实是table)下标是从1开始的,因此Tensor对象的下标也是 ...
Python中可以用如下方式表示正负无穷 当涉及 > 和 < 运算时, 所有数都比 -inf 大 ,所有数都比 +inf 小。 nan代表Not A Number(不是一个数),它并不等于0,因为nan不是一个数,所以相关计算都无法得到数字。 正无穷float ...
不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库。 可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。 pytorch大量借鉴 ...
最近发现一个在torch中容易混淆的问题: 也就是说,假如需要把两个或多个tensor逐元素求和,则需要使用python自带的sum函数,但一定要注意要把这些tensor变成列表,否则直接用sum(a,b)也能得到对应维度的结果,但并不是 想要的正确结果 ...
下面讨论了哪一种方法的速度最快 reference: stackoverflow.com/questions/911871/detect-if-a-numpy-array ...