Pytorch - Isnan

Pytorch er et open source-ramme for Python-programmeringsspråket.

En tensor er et flerdimensjonalt utvalg som brukes til å lagre data. Så for å bruke en tensor, må vi importere fakkelmodulen.

For å lage en tensor er metoden som brukes er tensor ().

Syntaks:

lommelykt.Tensor (data)

Hvor data er en flerdimensjonal matrise.

lommelykt.isnan ()

isnan () i Pytorch returnerer sant for elementene hvis elementet er nan (ikke et tall). Ellers returnerer det falskt.

Det tar en parameter.

Syntaks:

lommelykt.isnan (tensor_object)

Parameter:

tensor_object er en tensor.

Komme tilbake:

Det vil returnere en boolsk tensor med hensyn til selve tensoren.

Representasjon:

Ikke et tall - Float ('Nan')

Eksempel 1:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med en dimensjon som har fem elementer og sjekke om disse fem er nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en tensor
data1 = fakkel.tensor ([12,34,56,1, float ('nan')])
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([12., 34., 56., 1., nan])
Sjekk for Nan
tensor ([falsk, falsk, falsk, falsk, sann])

Arbeider:

1. 12 er ikke Nan (falsk).
2. 34 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk).
4. 1 er ikke nan (falsk).
5. Nan er ikke et tall (sant).

Eksempel 2:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med en dimensjon som har fem elementer og sjekke om disse fem er nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en tensor
data1 = fakkel.Tensor ([Float ('-Nan'), 34,56, Float ('Nan'), Float ('Inf')])
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([Nan, 34., 56., Nan, inf])
Sjekk for Nan
tensor ([sann, falsk, falsk, sann, falsk])

Arbeider:

1. -Nan er ikke et tall (sant).
2. 34 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk).
4. Nan er ikke et tall (sant).
5. inf er uendelig. Det er ikke nan (falsk).

Eksempel 3:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med to dimensjoner som har fem elementer i hver rad og sjekke om disse fem er nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en 2D -tensor
data1 = fakkel.tensor ([[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]])
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([[-Inf, 34., 56., Nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Sjekk for Nan
tensor ([[falsk, falsk, falsk, sann, falsk],
[Falsk, falsk, falsk, sann, falsk]])

Arbeider:

1. -inf er negativ uendelig, så det er ikke nan (falsk) for begge.
2. 34 er ikke nan (falsk). 100 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk). -4 er ikke nan. (Falsk).
4. Nan (True), Nan (True).
5. inf er ikke nan (falsk) for begge deler.

Arbeid med CPU

Hvis du vil kjøre en ISNAN () -funksjon på CPU, må vi lage en tensor med en CPU () -funksjon. Dette kjøres på en CPU -maskin.

På dette tidspunktet, når vi lager en tensor, kan vi bruke CPU () -funksjonen.

Syntaks:

lommelykt.Tensor (data).prosessor()

Eksempel 1:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med en dimensjon som har fem elementer på CPU og sjekke om disse fem er nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en tensor
data1 = fakkel.tensor ([12,34,56,1, float ('nan')]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon

Faktisk tensor:
Tensor ([12., 34., 56., 1., nan])
Sjekk for Nan
tensor ([falsk, falsk, falsk, falsk, sann])

Arbeider:

1. 12 er ikke Nan (falsk).
2. 34 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk).
4. 1 er ikke nan (falsk).
5. Nan er ikke et tall (sant).

Eksempel 2:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med en dimensjon som har fem elementer på CPU og sjekke om disse fem er nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en tensor
data1 = fakkel.Tensor ([Float ('-Nan'), 34,56, Float ('Nan'), Float ('Inf')]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([Nan, 34., 56., Nan, inf])
Sjekk for Nan
tensor ([sann, falsk, falsk, sann, falsk])

Arbeider:

1. -Nan er ikke et tall (sant).
2. 34 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk).
4. Nan er ikke et tall (sant).
5. inf er uendelig. Det er ikke nan (falsk).

Eksempel 3:

I dette eksemplet vil vi lage en tensor med to dimensjoner som har fem elementer på CPU i hver rad og sjekke om disse fem er Nan eller ikke.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create en 2D -tensor
data1 = fakkel.tensor ([[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
Print ("Sjekk for Nan")
trykk (fakkel.isnan (data1))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([[-Inf, 34., 56., Nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Sjekk for Nan
tensor ([[falsk, falsk, falsk, sann, falsk],
[Falsk, falsk, falsk, sann, falsk]])

Arbeider:

1. -inf er negativ uendelig, så det er ikke nan (falsk) for begge.
2. 34 er ikke nan (falsk). 100 er ikke nan (falsk).
3. 56 er ikke nan (falsk). -4 er ikke nan (falsk).
4. Nan (sant). Nan (sant).
5. inf er ikke nan (falsk) for begge deler.

Konklusjon

I denne Pytorch -leksjonen diskuterte vi ISNAN (). Det returnerer falsk for elementene hvis elementet ikke er nan. Ellers returnerer det sant.