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Python 性能流相当于numpy.isnan（X）.any（）

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给定一个对象
X
，它可能是内存中的一个具有
功能的映射，如numpy数组。。。或者一个比内存更大的生成器（在我的例子中特别是一个PyTorch
IterableDataset
）

如何在不运行到
内存错误的情况下，有效地检查意外值，如
np.isnan（X）.any（）
或
np.isinf（X）.any（）

例如，这两者之间的时间差相当大：


%%次
np.isnan（范围（010000000））.any（）
#CPU时间1.37秒



%%次
尝试：
下一步（如果np.isnan（X），则X代表范围（0，10000000）内的X）
真的
除停止迭代外：
假的
#CPU时间8.18秒



如果可能的话，以良好的速度，最好避免嗅探
X
，并为map vs generator设置两个单独的代码路径。
也许您可以使用numba？