Pytorch - Isnan

Pytorch è un framework open source per il linguaggio di programmazione Python.

Un tensore è un array multidimensionale che viene utilizzato per archiviare i dati. Quindi, per usare un tensore, dobbiamo importare il modulo Torcia.

Per creare un tensore il metodo utilizzato è tensore ().

Sintassi:

torcia.tensore (dati)

Dove i dati sono un array multidimensionale.

torcia.isnan ()

isnan () in pytorch restituisce vero per gli elementi se l'elemento è nan (non un numero). Altrimenti, restituisce falso.

Ci vuole un parametro.

Sintassi:

torcia.isnan (tensor_object)

Parametro:

tensor_object è un tensore.

Ritorno:

Restituirà un tensore booleano rispetto al tensore effettivo.

Rappresentazione:

Non un numero - float ('nan')

Esempio 1:

In questo esempio, creeremo un tensore con una dimensione che ha cinque elementi e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore
data1 = torcia.tensore ([12,34,56,1, float ('nan')])
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione:

Tensor reale:
tensore ([12., 34., 56., 1., nan])
Controlla Nan
tensore ([falso, false, false, false, true])

Lavorando:

1. 12 non è nan (falso).
2. 34 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso).
4. 1 non è nan (falso).
5. nan non è un numero (vero).

Esempio 2:

In questo esempio, creeremo un tensore con una dimensione che ha cinque elementi e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore
data1 = torcia.tensore ([float ('-nan'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')])
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione:

Tensor reale:
tensore ([nan, 34., 56., nan, inf])
Controlla Nan
tensore ([vero, falso, falso, vero, falso])

Lavorando:

1. -nan non è un numero (vero).
2. 34 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso).
4. nan non è un numero (vero).
5. Inf è infinito. Non è nan (falso).

Esempio 3:

In questo esempio, creeremo un tensore con due dimensioni che ha cinque elementi in ogni riga e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D
data1 = torcia.tensore ([[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]])
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione:

Tensor reale:
tensore ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]))
Controlla Nan
tensore ([[falso, falso, false, vero, falso],
[Falso, falso, false, vero, falso]])

Lavorando:

1. -Inf è infinito negativo, quindi non è nan (falso) per entrambi.
2. 34 non è nan (falso). 100 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso). -4 non è nan. (Falso).
4. nan (vero), nan (vero).
5. Inf non è nan (falso) per entrambi.

Lavorare con la CPU

Se si desidera eseguire una funzione isNan () sulla CPU, allora dobbiamo creare un tensore con una funzione CPU (). Questo funzionerà su una macchina CPU.

Al momento, quando stiamo creando un tensore, possiamo usare la funzione CPU ().

Sintassi:

torcia.tensore (dati).processore()

Esempio 1:

In questo esempio, creeremo un tensore con una dimensione che ha cinque elementi sulla CPU e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore
data1 = torcia.tensore ([12,34,56,1, float ('nan')]).processore()
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione

Tensor reale:
tensore ([12., 34., 56., 1., nan])
Controlla Nan
tensore ([falso, false, false, false, true])

Lavorando:

1. 12 non è nan (falso).
2. 34 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso).
4. 1 non è nan (falso).
5. nan non è un numero (vero).

Esempio 2:

In questo esempio, creeremo un tensore con una dimensione che ha cinque elementi sulla CPU e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore
data1 = torcia.tensore ([float ('-nan'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')]).processore()
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione:

Tensor reale:
tensore ([nan, 34., 56., nan, inf])
Controlla Nan
tensore ([vero, falso, falso, vero, falso])

Lavorando:

1. -nan non è un numero (vero).
2. 34 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso).
4. nan non è un numero (vero).
5. Inf è infinito. Non è nan (falso).

Esempio 3:

In questo esempio, creeremo un tensore con due dimensioni che ha cinque elementi sulla CPU in ogni riga e verificheremo se questi cinque sono nan o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D
data1 = torcia.tensore ([[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]]).processore()
#Schermo
Stampa ("Tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Controlla Nan")
Stampa (torcia.isnan (data1))

Produzione:

Tensor reale:
tensore ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]))
Controlla Nan
tensore ([[falso, falso, false, vero, falso],
[Falso, falso, false, vero, falso]])

Lavorando:

1. -Inf è infinito negativo, quindi non è nan (falso) per entrambi.
2. 34 non è nan (falso). 100 non è nan (falso).
3. 56 non è nan (falso). -4 non è nan (falso).
4. nan (vero). nan (vero).
5. Inf non è nan (falso) per entrambi.

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo discusso di Isnan (). Restituisce falso per gli elementi se l'elemento non è nan. Altrimenti, restituisce vero.