Pytorch - Isnan

Pytorch est un cadre open source pour le langage de programmation Python.

Un tenseur est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker des données. Donc, pour utiliser un tenseur, nous devons importer le module de torche.

Pour créer un tenseur, la méthode utilisée est le tenseur ().

Syntaxe:

torche.tenseur (données)

Où les données sont un tableau multidimensionnel.

torche.Isnan ()

Isnan () dans Pytorch renvoie vrai pour les éléments si l'élément est nan (pas un nombre). Sinon, il renvoie faux.

Il faut un paramètre.

Syntaxe:

torche.ISNAN (Tensor_Object)

Paramètre:

Tensor_Object est un tenseur.

Retour:

Il renverra un tenseur booléen par rapport au tenseur réel.

Représentation:

Pas un nombre - float ('nan')

Exemple 1:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a cinq éléments et vérifierons si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur
data1 = torche.Tensor ([12,34,56,1, float ('nan')])
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir:

Tensor réel:
tenseur ([12., 34., 56., 1., nan])
Vérifiez Nan
tenseur ([faux, faux, faux, faux, vrai])

Fonctionnement:

1. 12 n'est pas nan (faux).
2. 34 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux).
4. 1 n'est pas nan (faux).
5. Nan n'est pas un nombre (vrai).

Exemple 2:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a cinq éléments et vérifierons si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur
data1 = torche.Tensor ([float ('- nan'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')])
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir:

Tensor réel:
Tensor ([Nan, 34., 56., nan, inf])
Vérifiez Nan
Tensor ([vrai, faux, faux, vrai, faux])

Fonctionnement:

1. -Nan n'est pas un nombre (vrai).
2. 34 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux).
4. Nan n'est pas un nombre (vrai).
5. L'inf est l'infini. Ce n'est pas nan (faux).

Exemple 3:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec deux dimensions qui a cinq éléments dans chaque ligne et vérifierons si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D
data1 = torche.Tensor ([[float ('- inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('- inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]])
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir:

Tensor réel:
tenseur ([[- inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Vérifiez Nan
Tensor ([[faux, faux, faux, vrai, faux],
[Faux, faux, faux, vrai, faux]])

Fonctionnement:

1. -L'inf est une infinité négative, ce n'est donc pas nan (faux) pour les deux.
2. 34 n'est pas nan (faux). 100 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux). -4 n'est pas nan. (FAUX).
4. nan (vrai), nan (vrai).
5. L'inf n'est pas nan (faux) pour les deux.

Travailler avec le processeur

Si vous souhaitez exécuter une fonction isnan () sur le CPU, alors nous devons créer un tenseur avec une fonction CPU (). Cela fonctionnera sur une machine CPU.

Pour le moment, lorsque nous créons un tenseur, nous pouvons utiliser la fonction CPU ().

Syntaxe:

torche.tenseur (données).CPU()

Exemple 1:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a cinq éléments sur le CPU et vérifierons si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur
data1 = torche.Tensor ([12,34,56,1, float ('nan')]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir

Tensor réel:
tenseur ([12., 34., 56., 1., nan])
Vérifiez Nan
tenseur ([faux, faux, faux, faux, vrai])

Fonctionnement:

1. 12 n'est pas nan (faux).
2. 34 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux).
4. 1 n'est pas nan (faux).
5. Nan n'est pas un nombre (vrai).

Exemple 2:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a cinq éléments sur le CPU et vérifierons si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur
data1 = torche.Tensor ([float ('- nan'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir:

Tensor réel:
Tensor ([Nan, 34., 56., nan, inf])
Vérifiez Nan
Tensor ([vrai, faux, faux, vrai, faux])

Fonctionnement:

1. -Nan n'est pas un nombre (vrai).
2. 34 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux).
4. Nan n'est pas un nombre (vrai).
5. L'inf est l'infini. Ce n'est pas nan (faux).

Exemple 3:

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec deux dimensions qui a cinq éléments sur le CPU dans chaque ligne et vérifier si ces cinq sont nan ou non.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D
data1 = torche.Tensor ([[float ('- inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('- inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Tensor réel:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Vérifier Nan")
imprimer (torche.Isnan (data1))

Sortir:

Tensor réel:
tenseur ([[- inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Vérifiez Nan
Tensor ([[faux, faux, faux, vrai, faux],
[Faux, faux, faux, vrai, faux]])

Fonctionnement:

1. -L'inf est une infinité négative, ce n'est donc pas nan (faux) pour les deux.
2. 34 n'est pas nan (faux). 100 n'est pas nan (faux).
3. 56 n'est pas nan (faux). -4 n'est pas nan (faux).
4. Nan (vrai). Nan (vrai).
5. L'inf n'est pas nan (faux) pour les deux.

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté d'Isnan (). Il revient faux pour les éléments si l'élément n'est pas nan. Sinon, il renvoie vrai.