在Torch中處理缺失數據的方法有多種，以下是一些常用的方法：
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
filtered_data = torch.masked_select(data, ~mask)
print(filtered_data)
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
filled_data = torch.where(mask, torch.tensor(0), data)
print(filled_data)
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
indices = torch.arange(len(data))
interpolated_data = torch.interp(indices, indices[~mask], data[~mask])
print(interpolated_data)
這些方法可以根據具體的情況選擇合適的方式處理缺失數據。
