PyTorch中怎么处理缺失数据和异常值

在PyTorch中处理缺失数据和异常值的方法可以分为以下几种：

缺失数据处理：使用torch.isnan()函数判断数据是否缺失，并进行相应的处理，比如用特定的值填充缺失数据或者删除缺失数据所在的行或列。使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数对梯度进行裁剪，可以防止梯度出现缺失数据。异常值处理：使用torch.tensor.clamp()函数对数据进行截断，可以将异常值限制在一定的范围内。使用torch.nn.functional.relu()函数对数据进行修正线性单元操作，可以将小于零的异常值置为零。使用torch.nn.functional.softmax()函数对数据进行归一化处理，可以将异常值转化为概率值。

总的来说，处理缺失数据和异常值需要根据具体的情况选择合适的方法，可以结合PyTorch中提供的函数和模块进行处理。