pytorch查看tensor中包含nan的方法

最新推荐文章于 2024-10-23 09:12:35 发布

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文章标签： pytorch 深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tchalla/article/details/129851467

创建了一个4维张量a，用torch.randn初始化。然后将a的特定位置赋值为NaN。使用torch.isnan检查并找到所有NaN值，结果存储在result中。通过检查result.shape[0]大于0来判断a中是否有NaN值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

a = torch.randn(2,3,4,4)
a[1][2][3][1] = np.nan
a[1][2][3][2] = np.nan
result = torch.nonzero(torch.isnan(a)==True)
print(result)
# tensor([[1, 2, 3, 1],
#        [1, 2, 3, 2]])

那么就可以查看result.shape[0] 是否 > 0，如果 > 0，就代表a这个tensor里肯定有nan了

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Pytorch训练过程出现nan的解决方式

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今天小编就为大家分享一篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

(Pytorch)判断一个tensor中是否存在nan

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