如何避免在Keras或Tensorflow中reduce_mean成为空张量

我使用

reduce\u mean

获得

tensor\u a

的平均值。 如果

tensor\u a

是一个空的张量，我得到

nan

值

tensor_a = K.variable([])
print(K.get_value(tf.reduce_mean(tensor_a)))

输出：

nan

但是，如果

tensor\u a

是一个空的张量，我希望得到零而不是

nan

值。

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如何解决它？

这就是你想要的吗？本质上，只要

tf.size（tensor\u a）

大于0，就可以调用

reduce\u mean（）。否则，您将退出0

tensor_a = K.variable([])

print(
  K.get_value(
    tf.cond(
      tf.equal(tf.size(tensor_a), 0), 
      lambda : tf.constant(0.0), lambda: tf.reduce_mean(tensor_a)
    )
  )
)