How do you deal with the invalid value when generate data?

[zbliu98]

[WYH1597650862]

I also have the same question ，have you solve it？

[Schwaldlander]

I also have this similar problem running python STAG_gen.py

[Schwaldlander]

I just overcame this problem:

A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added since b_eq is float type, while A_eq and D are int type, there exists a discrepancy.

[NoahWangc]

I just overcame this problem:

A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added since b_eq is float type, while A_eq and D are int type, there exists a discrepancy.

This error still appears after the modification according to your method. Have you made any other modifications?looking forward to your reply.

[Schwaldlander]

Try using np.nan_to_num

[hanshirong]

我刚刚克服了这个问题： A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added由于 b_eq 是 float 类型，而 A_eq 和 D 是 int 类型，因此存在差异。

按照你的方法修改后还是会出现这个错误。您是否进行了其他修改？期待您的回复。

尝试通过上述方式更改代码，也不成解决这个问题，不知道您现在是否解决了这个问题，期待您的回复。

[WYH1597650862]

我刚刚克服了这个问题： A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added由于 b_eq 是 float 类型，而 A_eq 和 D 是 int 类型，因此存在差异。

按照你的方法修改后还是会出现这个错误。您是否进行了其他修改？期待您的回复。

尝试通过上述方式更改代码，也不成解决这个问题，不知道您现在是否解决了这个问题，期待您的回复。 [Schwaldlander] has replied. Try using np.nan_to_num

[hanshirong]

我刚刚克服了这个问题： A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added由于 b_eq 是 float 类型，而 A_eq 和 D 是 int 类型，因此存在差异。

按照你的方法修改后还是会出现这个错误。您是否进行了其他修改？期待您的回复。

尝试通过上述方式更改代码，也不成解决这个问题，不知道您现在是否解决了这个问题，期待您的回复。 [Schwaldlander] has replied. Try using np.nan_to_num

thanks, i have solved this question.

[StevDL-gif]

Where should I apply this method using np.nan_to_num

[limengran98]

np.nan_to_num I added the following two lines at line 27 of the source code to solve this problem: np.nan_to_num(A_eq, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) np.nan_to_num(D, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

[wy123go]

请问一下，该模型与AGCRN模型做了对比实验，但是AGCRN原论文并没有对03，07数据集的实验部分，想请教一下您在AGCRN的03，07数据集的参数配置，调参一直没有达到您论文对比实验的指标。

[zhoujiajuly]

我刚刚克服了这个问题： A_eq = np.array(A_eq).astype(np.float)#added b_eq = np.concatenate([p, q]) D = np.array(D).astype(np.float)#added由于 b_eq 是 float 类型，而 A_eq 和 D 是 int 类型，因此存在差异。

按照你的方法修改后还是会出现这个错误。您是否进行了其他修改？期待您的回复。

尝试通过上述方式更改代码，也不成解决这个问题，不知道您现在是否解决了这个问题，期待您的回复。

请问您是如何解决的 我也正在被这个问题困扰

[sunqiqi123456]

np.nan_to_num I added the following two lines at line 27 of the source code to solve this problem: np.nan_to_num(A_eq, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) np.nan_to_num(D, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

np.nan_to_num I added the following two lines at line 27 of the source code to solve this problem: np.nan_to_num(A_eq, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) np.nan_to_num(D, copy=False, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

I also have sloved the problem through this method,thanks a lot~