Question

我希望分部为0.而不是0./0.返回NaN，或者在张量流应用程序中返回错误。

我知道如何在numpy [1]，[2]中做到这一点，但我是张力流的新手。

如何实现这一目标？

Answer 1

这个问题是2年前问的，不确定当时是否支持此API，但Tensorflow 2.X现在确实支持它：

#Computes a safe divide which returns 0 if the y is zero.
tf.math.divide_no_nan(
    x, y, name=None
)

Args：

x：张量。必须为以下类型之一：float32，float64。

y：dtype与x兼容的张量。

name：操作的名称（可选）。

返回：

x的元素值除以y。

您需要注意参数类型，它们只能是tf.float32或tf.float64，如果tf.int *，tf2.x将报告错误。以下是我在colab中正确运行的测试代码：

import tensorflow as tf
myShape=(30,30)
a = tf.constant(2, shape=myShape, dtype=tf.float32)
z = tf.constant(0, shape=myShape, dtype=tf.float32 )
cz2 = tf.math.divide_no_nan(a, z)
print(cz2)

张量流除以0/0 =：0

1 个答案: