釉她 发表于 2025-7-21 16:30:23

关于nan的大小判定规则

技术背景

在Numpy或PyTorch框架编程的过程中，如果有计算异常，可能会存在NAN这样的一个东西，也就是not a number。这不是一个常规的数字，但是也可以参与计算，例如加和、比较等等。本文通过一个简单的示例，展示一下PyTorch框架下，NAN的计算规则。
代码示例

如下是一个简单的示例：
In : import torch as tc

In : tc.nan
Out: nan

In : a = tc.tensor()

In : a
Out: tensor()

In : a.max()
Out: tensor(nan)

In : a.min()
Out: tensor(nan)

In : a.sum()
Out: tensor(nan)

In : b = a - tc.nan

In : b
Out: tensor()我们可以直接用torch.nan来定义一个NAN的数。然后这个NAN在计算过程中，不论是取最大值还是最小值，都会取到NAN。如果另外一个数跟NAN做四则运算，得到的结果也是NAN，这就是NAN的基本运算规则。
NAN的产生

如果我们直接使用1/0这样的形式去计算，得到的结果会是inf而不是NAN：
In : import torch as tc

In : a = tc.zeros(1)

In : b = tc.ones(1)

In : c=b/a

In : c
Out: tensor()实际上出现NAN时，只有两种可能的情况：0/0和inf/inf：
In : import torch as tc

In : a = tc.zeros(1)

In : b = tc.zeros(1)

In : a/b
Out: tensor()

In : b=1

In : a/b
Out: tensor()

In : b/a
Out: tensor()

In : (b/a)/(b/a)
Out: tensor()那么就可以通过这样的规则，去排除一下是计算的哪个步骤出现了问题。
总结概要

本文通过几个简单的代码示例，展示了一下NAN在PyTorch框架下形成的原因。通过了解这个原因和规则，有助于解决在深度学习开发和训练过程中出现的NAN的问题。
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奄幂牛 发表于 2025-12-12 20:09:29

谢谢楼主提供！

揭荸 发表于 2026-1-3 08:47:04

谢谢分享，辛苦了

葛雅隽 发表于 2026-1-14 06:58:06

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喳谍 发表于 2026-1-16 06:50:58

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艺轫 发表于 2026-1-19 03:04:26

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缑莺韵 发表于 2026-1-22 20:07:26

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汤流婉 发表于 2026-1-28 16:40:11

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东新 发表于 2026-1-29 06:38:40

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眩疝诺 发表于 2026-1-30 07:14:08

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染罕习 发表于 2026-2-3 08:02:03

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步雪卉 发表于 2026-2-3 11:33:15

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挺喽蹂 发表于 2026-2-5 03:37:07

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兜蛇 发表于 2026-2-5 03:46:23

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阜逐忍 发表于 2026-2-5 05:13:48

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盒礁泅 发表于 2026-2-6 09:36:41

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毕余馥 发表于 2026-2-8 01:15:01

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蔺堰 发表于 2026-2-8 17:33:03

前排留名，哈哈哈

梁丘艷蕙 发表于 2026-2-9 08:32:16

感谢分享，下载保存了，貌似很强大

阕阵闲 发表于 2026-2-9 13:27:47

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