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:
Python3
# 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.
Python3
# 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)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA