替换tensorflow张量中的NaN值

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用tf.where()函数找到张量中的NaN值的位置。该函数会返回一个布尔型的张量，其中NaN值对应的位置为True，非NaN值对应的位置为False。
2. 接下来，使用tf.fill()函数创建一个与原始张量形状相同的张量，用于替换NaN值。可以选择将NaN值替换为特定的数值，例如0或者-1。
3. 最后，使用tf.where()函数将原始张量中的NaN值替换为新创建的张量中的对应数值。该函数会根据布尔型的张量选择要替换的值，将原始张量中的NaN值替换为指定的数值。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

def replace_nan(tensor):
    nan_mask = tf.math.is_nan(tensor)
    replacement = tf.fill(tensor.shape, 0)  # 替换为0
    replaced_tensor = tf.where(nan_mask, replacement, tensor)
    return replaced_tensor

# 示例用法
input_tensor = tf.constant([1.0, 2.0, float('nan'), 4.0, float('nan')])
replaced_tensor = replace_nan(input_tensor)
print(replaced_tensor.numpy())  # 输出: [1.0, 2.0, 0.0, 4.0, 0.0]

在这个例子中，我们定义了一个replace_nan()函数，它接受一个张量作为输入，并返回替换NaN值后的张量。我们使用tf.math.is_nan()函数找到NaN值的位置，然后使用tf.fill()函数创建一个与原始张量形状相同的张量，用0填充。最后，我们使用tf.where()函数将原始张量中的NaN值替换为新创建的张量中的对应数值。

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