这篇文章主要讲解了“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”吧！

1.torch.isfinite()

import torch
num = torch.tensor(1)  # 数字1
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出：
tensor(True)
'''

这个num必须是tensor

import torch
num = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出：
tensor(False)
'''

import torch
num = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出：
tensor(False)
'''

import torch
num = torch.tensor(float('nan')) # 空
res = torch.isfinite(num)
print(res)
'''
输出：
tensor(False)
'''

2.torch.isnan()

import torch
res=torch.isnan(torch.tensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')]))
print(res)
'''
输出：
tensor([False, False, False, False,  True])
'''

可以看出torch.isnan()是用来判断输入的张量是否为空的函数，当输入为空是，返回True。

感谢各位的阅读，以上就是“pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是天达云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！