Python - tensorflow.math.is_inf()

当涉及到很大或很小的数时，我们经常使用无穷大和无穷小这些特殊表示来处理它们。在tensorflow中，我们可以使用tensorflow.math.is_inf()函数来判断输入的张量是否包含无穷大或无穷小值。

语法格式

tensorflow.math.is_inf(x, name=None)

参数

• x：带有0或多个维度的张量。
• name：可选参数，为操作指定名称。

返回值

返回一个布尔值，表示x张量中是否包含无穷大或无穷小。

示例

import tensorflow as tf

# 定义一个张量并赋值
x = tf.constant([1.0, float('inf'), -float('inf'), 0, -1.0])

# 判断张量是否有无穷大或无穷小值
is_inf = tf.math.is_inf(x)

print(is_inf.numpy()) # [False  True  True False False]

上述代码定义了一个张量x，其中包含了1.0、无穷大、负无穷大、0和-1.0共5个元素。然后使用tf.math.is_inf()函数来判断该张量中是否包含无穷大或无穷小，最后输出结果为一个布尔类型的数组。我们可以看到，结果中只有在index为1和2的位置的元素为True，这表明它们代表了无穷大或负无穷大的值。

另外，若我们不使用该函数，可以通过取得这些值来做判断，比如：

>>> print(float('inf') > 10000000000)
True
>>> print(-float('inf') < -10000000000)
True

上述示例代码中，我们直接将无穷大、负无穷大与指定的数值比较做判断，来判定其中是否包含无穷大和负无穷大。