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
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。
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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