torch中查看某张量是否含有nan

最新推荐文章于 2024-10-29 16:56:36 发布
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文章标签： pytorch
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torch.nonzero(torch.isnan(hidden_states)==True).size()
上述张量返回 [n, *]，若n==0，无nan；n>0有nan

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pytorch判断NaN
jacke121的专栏
03-31 9533
pytorch判断NaN You can always leverage the fact thatnan != nan: data = torch.tensor([1, 2, np.nan]) tensor([ 1., 2., nan.]) data[data != data] tensor([ 0, 0, 1], dtype=torch.uint8) Wi...
Pytorch快速入门系列---（一）张量及运算
qq_42681787的博客
03-06 3936
在上面的例子中，我们演示了如何调用pytorch中的函数查看、修改默认数据类型，但是这种修改是全局的，如何我们想要把一个张量a（32位浮点型）转换为16位有符号整型但是又不影响其他张量的数据类型怎么办呢？我们接着看下面一个例子。torch.sort()函数：对一维张量进行排序，或者对高维张量在指定的维度进行排序，在输出排序结果的同时，还会输出对应的值在原始位置的索引。张量计算主要包括张量之间的大小比较、张量的基本运算（元素之间的运算和矩阵之间的运算）、张量与统计相关的运算（排序、最大值、最小值）
判断是否出现nan值
星星超幸运的博客
11-01 525
在nan处结果不相等，是False。这就达到了判断目的。自己写神经网络和损失函数，真的非常容易出现nan值。判断方法：变量==变量。
Pytorch定位NaN
danmeng8068的博客
09-02 6446
https://blog.youkuaiyun.com/mch2869253130/article/details/111034068 https://www.zzsblog.top/coding/2021/08/07/pytorch%E5%AE%9A%E4%BD%8DNaN.html 按照下面的流程来判断。 ... loss = model(input) # 1. 先看loss是不是nan,如果loss是nan,那么说明可能是在forward的过程中出现了第一条列举的除0或者log0的操作 assert tor
pytorch查看tensor中包含nan的方法
Tchalla的博客
03-30 1580
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。
Pytorch训练过程出现nan的解决方式
09-18
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
(256, 1)张量计算torch.var全为nan
06-02
其中，`torch.isfinite()`函数可以用来判断张量中的元素是否为有限数值，返回一个布尔类型的张量。然后，我们通过对原始张量进行布尔索引，得到仅包含有限数值的新张量，再对新张量进行方差的计算。这样可以避免出现...
torch.matmul结果是nan
05-13
您可以使用torch.isinf和torch.isnan方法检查张量中是否存在无穷大或NaN值。 4. 梯度爆炸：如果您在神经网络训练中使用torch.matmul函数，并且出现NaN值，则可能是由于梯度爆炸导致的。您可以尝试降低学习率或使用...
torch.where导致梯度为nan
最新发布
03-30
使用PyTorch内置的函数如torch.isnan()和torch.isinf()来检测张量中的异常值，并在计算前将其替换为合理数值，例如0或平均值。 梯度裁剪也是一个可行的方法。在反向传播过程中，如果梯度过大，可能会导致数值溢出，...
神经网络与深度学习（二） pytorch入门——张量
weixin_53651790的博客
09-05 1889
pytorch——张量学习记录
pytorch 判断并替换 nan
qq_34372112的博客
05-19 2万+
判断是否有 nan torch.any(torch.isnan(a)) 利用 torch.where() 函数替换所有 nan where() 函数有三个输入值，第一个是判断条件，第二个是符合条件的设置值，第三个是不满足条件的设置值。 a = torch.Tensor([[1, 2, np.nan], [2, np.nan, 4], [3, 4, 5]]) a = torch.where(torch.isnan(a), torch.full_like(a, 0), a) ...
如何检查张量中是否存在的nan和inf呢？＆检查张量的数据类型
qq_43701910的博客
10-29 458
passion！！！
pytorch训练过程中出现nan的排查思路
上帝是个娘们的博客
12-11 2万+
最常见的就是出现了除0或者log0这种，看看代码中在这种操作的时候有没有加一个很小的数，但是这个数数量级要和运算的数的数量级要差很多。一般是1e-8。 在optim.step()之前裁剪梯度。 optim.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters, max_norm, norm_type=2) optim.step() max_norm一般是1，3，5。 前面两条还不能解决nan的话，就按照下面的流程来判.
Pytorch tensor 判断 nan 与 inf 的方法
热门推荐
普通攻击往后拉的博客
12-10 3万+
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0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： torch.isnan(tensor).any() 其中,tensor.any()方法代表tensor中有一个True则全部都为True，any代表一个都不行；与之相对tensor.all()表示tenso
调试pytorch框架下训练时出现nan和inf的技巧
i89211的博客
07-06 439
（2）命中次数：比如迭代到某次停止。（1）表达式：比如在某个变量等于。前停止，然后进入调试。检查张量元素中是否存在。
torch.isinf()、torch.isnan()、torch.isfinite()使用详解
weixin_46286008的博客
05-05 2952
（返回与输入张量大小相同的张量），是无穷大则为True，否则为Flase。（返回与输入张量大小相同的张量），是NAN则为True，否则为Flase。（返回与输入张量大小相同的张量），是有限值则为True，否则为Flase。这里需要注意一下，传入三个函数的值必须为tensor类型。（3）torch.isfinite()，判断输入张量。（1）torch.isinf()，判断输入张量。（2）分别打印三个函数的返回值。有限值、无穷大、NAN。每个元素是否为无穷大。每个元素是否为有限值。
每天5个PyTorch函数（2）
weixin_42077789的博客
09-20 299
每天5个PyTorch函数（2）1. torch.linspace(start, end, steps)注意：包括start和end值（闭区间），steps表示区间内样本的个数。2. torch.logspace(start, end, steps=100)注意：包括start和end值（闭区间），steps表示区间内样本的个数。3. torch.ones(int1,int2,int3,...)4. torch.rand(int1,int2,int3,...)5. torch.randn(int1,int2
【问题】检验神经网络中是否出现nan的方法
Laox1ao的博客
01-22 1911
问题 在用Keras搭建模型训练过程中，遇到了训练了几个batch之后网络中间层的输出出现了nan，基本确定是某除零操作导致，想打印前馈出现nan的样本分析 分析 第一反应是使用.any()函数判断有无nan存在，发现无效，原因是.any()和.all()函数只能判断可以转化为True或False的值，而nan既不等于True也不等于False google之后发现可以利用nan不等于
(Pytorch)判断一个tensor中是否存在nan
qq_43391414的博客
09-13 3179
有的时候写代码会遇到nan的情况，遇到这种情况你肯定要去解决的，说明你代码有问题。如果你不解决，大概率由于模型前向传播＋训练导致模型中所有tensor都是nan，甚至中途就报错了。我们首要是对一些你认为关键的tensor变量进行检测是否为nan，然后停下来，进一步分析nan的原因。nan的原因有非常之多，这里就不介绍了,大家可以看看。
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