from keras import backend as K import tensorflow as tf Nom = tf.constant([-6,4,-8,7,0,5,1,-2], dtype='int32') DeNom = tf.constant([1,4,5,7,9,0,12,0], dtype='int32') Ratio = Nom/DeNom Ratio1 = tf.where(tf.is_inf(Ratio), tf.zeros_like(Ratio), Ratio) Loss = K.sum(Ratio1) with tf.Session() as sess: print (sess.run(Loss))
Вывод:
-5.516666666666667
Разделить тензоры и заменить значения бесконечности в тензоре Ratio
нулями
Ratio1 = tf.where(tf.is_inf(Ratio), tf.zeros_like(Ratio), Ratio)
tf.where
очень похож на np.where
Примеры, содержавшиеся в этом сообщении в блоге, добиваются цели.
rules: {
cname: {
required: true,
minlength: 2
}
},
messages: {
cname: {
required: "<li>Please enter a name.</li>",
minlength: "<li>Your name is not long enough.</li>"
}
}
$("#commentForm").validate({
rules: {
cname : { required : true, minlength: 2 }
}
});
Должно быть что-то как этот, я только что ввел, это в редакторе здесь так мог бы быть синтаксической ошибкой или два, но необходимо смочь следовать за шаблоном и документацией