torch.nan_to_num

torch.nan_to_num(input, nan=0.0, posinf=None, neginf=None, *, out=None) → Tensor

Заменяет значения NaN, положительной и отрицательной бесконечности в input на значения, указанные nan, posinf, и neginf, соответственно. По умолчанию, значения NaN заменяются нулём, положительная бесконечность заменяется наибольшим конечным значением, представимым типом данных input, а отрицательная бесконечность — наименьшим конечным значением, представимым типом данных input.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• nan (Число, необязательно) – значение, на которое заменяются значения NaN. По умолчанию ноль.
• posinf (Число, необязательно) – если Число, значение, на которое заменяются положительные бесконечности. Если None, положительные бесконечности заменяются наибольшим конечным значением, представимым типом данных input. По умолчанию None.
• neginf (Число, необязательно) – если Число, значение, на которое заменяются отрицательные бесконечности. Если None, отрицательные бесконечности заменяются наименьшим конечным значением, представимым типом данных input. По умолчанию None.

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> x = torch.tensor([float('nan'), float('inf'), -float('inf'), 3.14])
>>> torch.nan_to_num(x)
tensor([ 0.0000e+00,  3.4028e+38, -3.4028e+38,  3.1400e+00])
>>> torch.nan_to_num(x, nan=2.0)
tensor([ 2.0000e+00,  3.4028e+38, -3.4028e+38,  3.1400e+00])
>>> torch.nan_to_num(x, nan=2.0, posinf=1.0)
tensor([ 2.0000e+00,  1.0000e+00, -3.4028e+38,  3.1400e+00])