在构建网络框架后，运行代码，发现很多tensor出现了inf值或者nan,在很多博客上没有找到对应的解决方法，大部分是基于numpy写的，比较麻烦。下面基于torch BIF函数实现替换这2个值。

a = torch.Tensor([[1, 2, np.nan], [np.inf, np.nan, 4], [3, 4, 5]])a
Out[158]:
tensor([[1., 2., nan],[inf, nan, 4.],[3., 4., 5.]])

下面把nan值还为0：

a = torch.where(torch.isnan(a), torch.full_like(a, 0), a)a
Out[160]:
tensor([[1., 2., 0.],[inf, 0., 4.],[3., 4., 5.]])

接着把inf替换为1：

a = torch.where(torch.isinf(a), torch.full_like(a, 0), a)a
Out[162]:
tensor([[1., 2., 0.],[0., 0., 4.],[3., 4., 5.]])

简单回顾

tips:对于某些tensor,可能已经开启了grad功能，需要把它先转为普通tensor（使用.data）

torch.where(condition,T,F) 函数有三个输入值，

第一个是判断条件，

第二个是符合条件的设置值，

第三个是不符合条件的设置值

torch.full_like(input, fill_value, …) 返回与input相同size，单位值为fill_value的矩阵#如下面这个例子，a为3*3的tensor
b =torch.full_like(a, 0,)b
Out[165]:
tensor([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]])

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