Se includi questi valori nel tuo set di dati, non hai ottenuto l'accuratezza della formazione per il modello. È necessario rimuovere gli infiniti dai tuoi dati. Innanzitutto, dobbiamo verificare che tutti gli elementi presenti nel set di dati non siano infiniti. Quindi, solo tu devi procedere a allenarsi e lavorare sul modello.

Per verificare se i dati contengono o meno valori infiniti, utilizziamo il TF.funzione isinf ().

Tf.funzione isinf ()

Il tf.isinf () viene utilizzato per verificare se l'elemento è infinito o infinito. Restituisce i valori booleani. Se il valore è -Infinito o infinito, restituisce vero. Altrimenti, restituisce falso.

Sintassi:

tf.isinf (tensor_input)

Parametro:

Tensor_Input è un tensore che ha numeri.

Può essere uno o bidimensionale.

Esempio 1:

Creiamo un tensore unidimensionale in JS che ha infiniti positivi e negativi e applicare la funzione isinf ().

Suggerimento Linux

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Produzione:

Possiamo vedere che restituisce vero per i valori di Infinity (sia positivo che negativo).

Esempio 2:

Creiamo un tensore unidimensionale in JS che ha valori 0, null, nan e indefiniti e applicare la funzione isinf ().

Suggerimento Linux

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Produzione:

Poiché non sono correlati a valori infiniti, viene restituito false.

Esempio 3:

Creiamo un tensore che ha due dimensioni in JS con 2 righe e 2 colonne che hanno valori decimali con infiniti e verificano gli infiniti.

Suggerimento Linux

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Produzione:

Ci sono due infiniti presenti nel tensore precedente. Quindi, per quei valori, il vero viene restituito.

Conclusione

In questo tensorflow.JS Tutorial, abbiamo imparato a controllare i valori infiniti in un tensore usando il TF.funzione isinf () con tre diversi esempi. In JavaScript, possiamo creare un valore infinito usando l'infinito o l'infinito. Il null, 0, non definito e nan non rientra nei valori infiniti.