pytorch判断NaN
pytorch判断NaN You can always leverage the fact that nan != nan:html data = torch.tensor([1, 2, np.nan])
tensor([ 1., 2., nan.])
data[data != data]
tensor([ 0, 0, 1], dtype=torch.uint8)
if ci
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