Python – tensorflow.math.is_nan()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

is_nan() devuelve verdadero si el elemento es NaN; de lo contrario, devuelve falso.

Sintaxis: tensorflow.math.is_NaN(x, nombre)

Parámetros:

• x: Es un tensor. Los dtypes permitidos son bfloat16, half, float32, float64.
• name(opcional): Define el nombre de la operación

Devuelve: Devuelve un tensor de dtype bool.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11, np.inf], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
  
# Calculating the result
res = tf.math.is_nan(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 7.  8. 13. 11. inf], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([False False False False  False], shape=(5, ), dtype=bool)

Ejemplo 2: este ejemplo usa numpy nan.

# Importing the libraray
import tensorflow as tf
import numpy as np
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11, np.nan], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
  
# Calculating the result
res = tf.math.is_nan(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 7.  8. 13. 11. nan], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([False False False False True], shape=(5, ), dtype=bool)