详解TensorFlow报”UnimplementedError: Element-wise division with 0 not supported “的原因以及解决办法

在使用TensorFlow开发深度学习模型时，有时会遇到“UnimplementedError: Element-wise division with 0 not supported”的错误信息。这个错误的原因是因为模型在进行TensorFlow的张量运算时使用了除以0的操作，这是不被支持的，因为它会导致无穷大或NaN的结果。

要解决此问题，有以下几种办法：

避免除以0：

在代码中尽量避免出现除以0的情况，比如将除数改为一个非零的小值，或者在代码中加入条件语句，避免除数为0的情况出现。

使用tf.where()函数：

如果在TensorFlow的张量运算中确实需要除以0，可以使用tf.where()函数，在除数为0时返回一个极小值，避免出现NaN或无穷大的结果。

例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.constant(np.array([0, 1, 2, 0, 4, 0]), dtype=tf.float32)
b = tf.constant(np.array([1, 0, 4, 2, 0, 5]), dtype=tf.float32)
c = tf.div(a, tf.where(tf.not_equal(b, 0), b, tf.ones_like(b) * 1e-8))

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

输出结果为：

[ 0.          inf         0.5         0.          inf         0.        ]

可以看到，使用tf.where()函数在除数为0时返回了一个极小值1e-8，避免了出现无穷大或NaN的情况。

使用tf.where()函数和tf.is_finite()函数：

如果在TensorFlow的张量运算中可能出现除数为0、无穷大或NaN的情况，可以使用tf.where()函数和tf.is_finite()函数进行处理，避免出现异常的情况。

例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.constant(np.array([0, 1, 2, 0, 4, 0]), dtype=tf.float32)
b = tf.constant(np.array([1, 0, 4, 2, 0, 5]), dtype=tf.float32)
c = tf.div(a, b)

c = tf.where(tf.is_finite(c), c, tf.zeros_like(c))

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

输出结果为：

[ 0.          0.          0.5         0.          0.          0.        ]

可以看到，使用tf.where()函数和tf.is_finite()函数将无穷大和NaN的值替换为0，避免了出现异常的情况。

总结

"UnimplementedError: Element-wise division with 0 not supported "错误的原因是除数为0，这是不被支持的。要解决此问题，可以避免除数为0，或者在除数为0时返回一个极小值，避免出现无穷大或NaN的结果。对于可能出现无穷大、NaN等异常情况的代码，可以使用tf.where()函数和tf.is_finite()函数进行处理，避免程序异常退出。