Si incluye estos valores en su conjunto de datos, no obtuvo la precisión de la capacitación para el modelo. Es necesario eliminar los infinitos de sus datos. Primero, tenemos que verificar que todos los elementos presentes en el conjunto de datos no sean infinitos. Entonces, solo usted tiene que proceder a entrenar y trabajar en el modelo.

Para verificar si los datos contienen valores infinitos o no, usamos el TF.función isinf ().

TF.función isinf ()

El TF.isinf () se usa para verificar si el elemento es infinito o infinito. Devuelve los valores booleanos. Si el valor es -infinity o infinity, devuelve verdadero. De lo contrario, devuelve falso.

Sintaxis:

TF.isinf (tensor_input)

Parámetro:

El tensor_input es un tensor que tiene números.

Puede ser uno o bidimensional.

Ejemplo 1:

Creemos un tensor unidimensional en JS que tenga infinitos positivos y negativos y apliquemos la función isinf ().

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.isinf ()

Producción:

Podemos ver que devuelve verdadero para los valores infinitos (tanto positivos como negativos).

Ejemplo 2:

Creemos un tensor unidimensional en JS que tiene valores 0, NULL, NAN y indefinidos y apliquen la función ISINF ().

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.isinf ()

Producción:

Dado que no están relacionados con valores infinitos, se devuelve el falso.

Ejemplo 3:

Creemos un tensor que tenga dos dimensiones en JS con 2 filas y 2 columnas que tiene valores decimales con infinitos y verifique si hay infinitos.

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.isinf ()

Producción:

Hay dos infinitos presentes en el tensor anterior. Por lo tanto, para esos valores, verdadero se devuelve.

Conclusión

En este flujo tensor.Tutorial JS, aprendimos a verificar los valores infinitos en un tensor usando el TF.función isinf () con tres ejemplos diferentes. En el JavaScript, podemos crear un valor infinito usando Infinity o -Infinity. El nulo, 0, indefinido y nan no se encuentra bajo los valores infinitos.