TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
如果元素为NaN，则is_nan()返回true，否则返回false。
用法：tensorflow.math.is_NaN( x, name)
参数：
- x:它是张量。允许的dtypes是bfloat16，half，float32，float64。
- name(optional):它定义了操作的名称
返回值：它返回dtype bool的张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11, np.inf], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating the result
res = tf.math.is_nan(a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11. inf], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([False False False False False], shape=(5, ), dtype=bool)
范例2：本示例使用numpy nan。
Python3
# Importing the libraray
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11, np.nan], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating the result
res = tf.math.is_nan(a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11. nan], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([False False False False True], shape=(5, ), dtype=bool)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.is_nan()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。