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(Pytorch)判断一个tensor中是否存在nan

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      • isnan+any

import torch

有的时候写代码会遇到nan的情况，遇到这种情况你肯定要去解决的，说明你代码有问题。如果你不解决，大概率由于模型前向传播＋训练导致模型中所有tensor都是nan，甚至中途就报错了。

nan的原因有非常之多，这里就不介绍了,大家可以看看模型的权值以及loss或者中间变量变成了nan怎么回事。

我们首要是对一些你认为关键的tensor变量进行检测是否为nan，然后停下来，进一步分析nan的原因。那么如何检测呢？

isnan+any

assert not torch.any(torch.isnan(tensor))

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