检查 Tensorflow 中是否为 NaN答案

【问题标题】：Check if NaN in Tensorflow检查 Tensorflow 中是否为 NaN
【发布时间】：2018-02-03 00:51:09
【问题描述】：

我想检查一个 tensorflow 变量，如果它是 NaN，则将其设置为零。

我该怎么做？以下技巧似乎不起作用：

if tf.is_nan(v) is True:
    v = 0.0

【问题讨论】：

你确定 is_nan() 返回一个布尔值吗？
它返回一个布尔类型的张量
v的形状是什么？ v 是标量吗？
是优化的代价。所以，是的，它是一个包含标量数的张量。

标签： python if-statement tensorflow nan

【解决方案1】：

为了使所有内容都成为 tf 操作，如果它是 NaN，我使用它来将单个值转换为 0：

value_not_nan = tf.dtypes.cast(tf.math.logical_not(tf.math.is_nan(value)), dtype=tf.float32)
tf.math.multiply_no_nan(value, value_not_nan)

【讨论】：

【解决方案2】：

对于 TensorFlow 2.0

你可以吗：

import tensorflow as tf

if tf.math.is_nan(v):
    print("v is NaN")

或使用 numpy

import numpy as np

if np.is_nan(v):
    print("v is NaN")

【讨论】：

很高兴他们添加了这个。这比原来的要干净得多，但我想知道如何使用tf.where 和tf.is_nan 如果您需要对向量（或批处理）而不是仅对标量进行这种检查，仍然很好.

【解决方案3】：

如果 v 是 0d 张量，您可以使用 tf.where 来测试和更新值：

import numpy as np

v = tf.constant(np.nan)                  # initialize a variable as nan  
v = tf.where(tf.is_nan(v), 0., v)

with tf.Session() as sess:    
    print(sess.run(v))

# 0.0

【讨论】：

【解决方案4】：

我希望这可以帮助你。 math.is_nan

import math
if math.isnan(float(v)):
    v = 0.0

【讨论】：

不是张量流操作，可惜没用的答案

【解决方案5】：

像 numpy（在本例中为 tensorflow）之类的库通常有自己的布尔实现，比较自定义布尔类型的内存地址，而 CPython 内置使用 is 将导致不稳定的行为。

要么检查隐式布尔值 -> if tf.is_nan(v)，要么进行相等比较 if tf.is_nan(v) == True。

【讨论】：

【解决方案6】：

如果 tensorflow 值为 NAN，您可以将 tf.is_nan 与 tf.cond 结合使用来更改值。

【讨论】：