torch.isnan返回一个值

`torch.isnan` 是一个 PyTorch 中的函数，用于检测张量中的 NaN（Not a Number）值。它会返回一个张量，其中每个元素的值为布尔值 True 或 False，表示对应位置上是否为 NaN。如果输入张量中有 NaN 值，则返回的张量中对应位置的值为 True，否则为 False。例如，以下代码创建了一个包含 NaN 值的张量，并使用 `torch.isnan` 检测其中的 NaN 值：

import torch

x = torch.tensor([1.0, float('nan'), 2.0])
print(torch.isnan(x))

输出结果为：

tensor([False,  True, False])

相关问题

torch.isnan

torch.isnan是一个PyTorch函数，用于判断张量中的元素是否为NaN（Not a Number）。它的语法如下：

torch.isnan(input)

- input：要检查的输入张量。

该函数返回一个新的布尔张量，其中的元素对应于输入张量中的每个元素是否为NaN。如果元素是NaN，则对应位置的布尔值为True；否则为False。

例如，如果我们执行torch.isnan(torch.tensor([1.0, float('nan'), 3.0]))，将会返回一个布尔张量[False, True, False]，其中第二个元素为True，表示该位置上的值是NaN。

x = torch.where(torch.isnan(x), torch.zeros_like(x), x)

这行代码的作用是将张量 x 中的 NaN 值替换为 0。具体而言，torch.isnan(x) 返回一个与 x 相同大小的张量，其中 NaN 值对应的位置为 True，其余位置为 False。然后 torch.zeros_like(x) 返回一个与 x 相同大小的张量，其中所有元素的值都为 0。最后，torch.where(condition, x, y) 函数会根据 condition 张量的值，在 x 和 y 之间进行选择：当 condition 的值为 True 时，选择 x 中对应位置的值；当 condition 的值为 False 时，选择 y 中对应位置的值。因此，这行代码的含义是，当 x 中的元素为 NaN 时，选择 0，否则选择 x 中对应位置的原始值。