You can always leverage the fact that nan != nan: With pytorch 0.4 there is also torch.isnan: ...
在用torch搭建深度學習模型時,很容易在數據中存在inf與nan的情況,對應的數據類型分別時torch.inf與torch.nan。 大多數情況下,產生nan數據的原因基本上是出現了分母為 的情況,所以需要檢查張量計算過程中是否有除法運算,比如softmax就有除法。 判斷一個張量中是否有nan值: 與之類似,用tensor.isinf 方法也可以查看有沒有無窮數在張量里。 原文鏈接:https ...
2022-03-05 15:18 0 3530 推薦指數:
You can always leverage the fact that nan != nan: With pytorch 0.4 there is also torch.isnan: ...
默認數據類型 在Pytorch中默認的全局數據類型是float32,用torch.Tensor創建的張量數據類型就是float32 參數 Tensor()如果值傳遞一個整數,則會生成一個隨機的張量: import torch torch.Tensor(1) 輸出:tensor([一個隨機值 ...
https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基礎的一個概念——張量。 Tensorflow用到了數據流圖,數據流圖包括數據(Data)、流(Flow)、圖(Graph)。Tensorflow里 ...
Torch中的唯一的數據結構就是Tensor了,而該結構簡潔而且強大,非常適合進行矩陣類的數值計算,它是Torch中最最重要的類了。這個Tensor其實就是個多維矩陣,支持矩陣的各種操作。這里需要特別強調的是,lua中的數組(其實是table)下標是從1開始的,因此Tensor對象的下標也是 ...
Python中可以用如下方式表示正負無窮 當涉及 > 和 < 運算時, 所有數都比 -inf 大 ,所有數都比 +inf 小。 nan代表Not A Number(不是一個數),它並不等於0,因為nan不是一個數,所以相關計算都無法得到數字。 正無窮float ...
不是python層面Tensor的剖析,是C層面的剖析。 看pytorch下lib庫中的TH好一陣子了,TH也是torch7下面的一個重要的庫。 可以在torch的github上看到相關文檔。看了半天才發現pytorch借鑒了很多torch7的東西。 pytorch大量借鑒 ...
最近發現一個在torch中容易混淆的問題: 也就是說,假如需要把兩個或多個tensor逐元素求和,則需要使用python自帶的sum函數,但一定要注意要把這些tensor變成列表,否則直接用sum(a,b)也能得到對應維度的結果,但並不是 想要的正確結果 ...
下面討論了哪一種方法的速度最快 reference: stackoverflow.com/questions/911871/detect-if-a-numpy-array ...