Se você incluir esses valores no seu conjunto de dados, você não obteve a precisão do treinamento para o modelo. É necessário remover os infinitos de seus dados. Primeiro, temos que verificar se todos os elementos presentes no conjunto de dados não são infinitos. Então, só você precisa prosseguir para treinar e trabalhar no modelo.

Para verificar se os dados contêm valores infinitos ou não, usamos o TF.função isinf ().

Tf.função isinf ()

O tf.isinf () é usado para verificar se o elemento é infinito ou infinito. Ele retorna os valores booleanos. Se o valor for -infinity ou infinito, ele retornará verdadeiro. Caso contrário, ele retorna falso.

Sintaxe:

tf.isinf (tensor_input)

Parâmetro:

O tensor_input é um tensor que tem números.

Pode ser um ou bidimensional.

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional em JS que tenha infinitos positivos e negativos e aplique a função isinf ().

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Saída:

Podemos ver que ele retorna verdadeiro para os valores do infinito (positivo e negativo).

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor unidimensional em JS que tenha valores 0, nulo, nan e indefinido e aplique a função iSinf ().

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Saída:

Como eles não estão relacionados a valores infinitos, False é devolvido.

Exemplo 3:

Vamos criar um tensor que tenha duas dimensões em JS com 2 linhas e 2 colunas que possuem valores decimais com infinitos e verificar infinitos.

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.isinf ()

Saída:

Existem dois infinitos presentes no tensor anterior. Portanto, para esses valores, true é devolvido.

Conclusão

Neste tensorflow.JS Tutorial, aprendemos a verificar os valores infinitos em um tensor usando o TF.Função isinf () com três exemplos diferentes. No JavaScript, podemos criar um valor infinito usando o infinito ou -infinity. O nulo, 0, indefinido e Nan não ficam sob os valores infinitos.