Keras拟合忽略nan值

Question

我正在训练一个神经网络来进行回归，（1 个输入和 1 个输出）。让我们将x 和y 分别作为常用的输入和输出数据集。

我的问题是y 数据集（不是x）有一些值设置为nan，所以拟合到nan。我想知道是否有一个选项可以忽略拟合中的 nan 值，类似于 numpy 函数 np.nanmean 来计算忽略 nans 的平均值等等。

如果该选项不存在，我想我必须找到 nan 值并手动删除它们，同时删除 x 中与 @ 中的 nan 位置相对应的值987654327@。

x       y
2       4
3       2
4      np.nan
5       7
6      np.nan
7      np.nan

在这个简单的示例中，应删除 y 列中的 nan 值，同时删除 x 列中的相应值 (4, 6, 7)。

谢谢。

编辑：好的，我在过滤 nans 时遇到问题，我会这样做：

for index, x in np.ndenumerate(a):
    if x == np.nan:
        print index, x

它不打印任何东西，我确信有 nan 值...

编辑（自我回答）：好的，我找到了一种本地化 nans 的方法：

for index, x in np.ndenumerate(a):
      if x != x:
           print index, x

Answer 1

正如 cmets 中所说，只需将 nan 作为预处理步骤移除：

import numpy as np

x = range(2,8)
y = [4,2,np.nan,7,np.nan,np.nan]

for a,b in zip(x,y):
    if str(b) == 'nan':
        x.remove(a)
        y.remove(b)

print x,y

产生[2, 3, 5] [4, 2, 7]。

如果您使用某种工具来预处理为您提供np.nan 的数据，请检查 API 是否允许您禁用此行为并花一点时间考虑这是否真的你想要的行为（或者如果你想把它映射到常量，因为你发现你的输入很有价值，即使它们没有标签）。