Python PyTorch nan_to_num用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.nan_to_num 的用法。

用法:

torch.nan_to_num(input, nan=0.0, posinf=None, neginf=None, *, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• nan(数字,可选的) -替换 NaN 的值。默认为零。

• posinf(数字,可选的) -如果是数字，则用该值替换正无穷大值。如果为 None，正无穷大值将替换为 input 的 dtype 可表示的最大有限值。默认为无。

• neginf(数字,可选的) -如果是数字，则用该值替换负无穷大值。如果为 None，则负无穷大值将替换为 input 的 dtype 可表示的最低有限值。默认为无。

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

将 input 中的 NaN 、正无穷大和负无穷大值分别替换为 nan 、 posinf 和 neginf 指定的值。默认情况下，NaN s 被替换为 0，正无穷大被替换为 input 的 dtype 可表示的最大有限值，负无穷大被替换为 input 的 dtype 可表示的最小有限值。

例子：

>>> x = torch.tensor([float('nan'), float('inf'), -float('inf'), 3.14])
>>> torch.nan_to_num(x)
tensor([ 0.0000e+00,  3.4028e+38, -3.4028e+38,  3.1400e+00])
>>> torch.nan_to_num(x, nan=2.0)
tensor([ 2.0000e+00,  3.4028e+38, -3.4028e+38,  3.1400e+00])
>>> torch.nan_to_num(x, nan=2.0, posinf=1.0)
tensor([ 2.0000e+00,  1.0000e+00, -3.4028e+38,  3.1400e+00])