考虑到任何一般的float torch.Tensor (可能包含一些 NaN 值),我正在寻找一种有效的方法,要么用零替换其中的所有NaN值,要么将它们全部删除,并在另一个新的张量中筛选出“有用”的值。我知道,要做到这一点,一个简单的方法是手动迭代给定张量中的所有值(并相应地将它们替换为零或对新张量拒绝它们)。是否有一些预定义的火炬功能或组合功能,可以更有效地实现这方面的性能,这依赖于内在的
() loss = torch.mean(torch.square(torch.tensor(5) - torch.sum(out)))loss.backward()如何检查是否有任何梯度是nan?也就是说,如果只有一个梯度是nan打印某物/中断for i in range(10): out = net(featur
; } `// get handle to JS function and its Tcl nameHandle<Function> fun = Handle<Function>::Cast( info[0] ); Nan::Callback *pf = new Nan::Callback(fun);`
当使用从C++调用Nan
Pytorch1.0具有将模型转换为torch脚本程序(以某种方式序列化)的功能,以使其能够在C++中执行,而无需依赖Python。import torchmodel = A UNET MODEL FROM FASTAI(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch</em