在Pytorch中，NaN与任何其他数进行比较都会返回False的结果。因此，在遇到数据范围的bug时，不能简单通过比较范围来判断数据是否正常，而是应该增加一个对NaN的判断：
if torch.isnan(tensor).any():
# do something
在Pytorch中，NaN与任何其他数进行比较都会返回False的结果。因此，在遇到数据范围的bug时，不能简单通过比较范围来判断数据是否正常，而是应该增加一个对NaN的判断：
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# do something
在Pytorch中，NaN与任何其他数进行比较都会返回False的结果。因此，在遇到数据范围的bug时，不能简单通...
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http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54352889
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本文标题：Pytorch中的NaN
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/jdfcohtx.html
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