디버그 수치 요약 V2 Op.
입력 텐서의 숫자 요약을 계산합니다. 출력의 모양은 tensor_debug_mode 속성에 따라 다릅니다. 이 작업은 TensorFlow Debugger(tfdbg) v2에서 내부적으로 사용됩니다.
중첩 클래스
| 수업 | DebugNumericsSummary.Options | DebugNumericsSummary 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <U> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 DebugNumericsSummary < TFloat32 > | |
| static <U는 TNumber를 확장합니다. > DebugNumericsSummary <U> | |
| 출력 <U> | 출력 () |
| 정적 DebugNumericsSummary.Options | tensorDebugMode (긴 tensorDebugMode) |
| 정적 DebugNumericsSummary.Options | tensorId (긴 tensorId) |
상속된 메서드
| 부울 | 같음 (개체 arg0) |
| 마지막 수업<?> | getClass () |
| 정수 | 해시 코드 () |
| 최종 무효 | 알림 () |
| 최종 무효 | 통지모두 () |
| 끈 | toString () |
| 최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
| 최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
| 최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 출력 <U> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static DebugNumericsSummary < TFloat32 > create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 옵션... 옵션)
기본 출력 유형을 사용하여 새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | op로 요약할 입력 텐서. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DebugNumericsSummary의 새 인스턴스
공개 정적 DebugNumericsSummary <U> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 클래스<U> 출력Dtype, 옵션... 옵션)
새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | op로 요약할 입력 텐서. |
| 출력 유형 | 선택 과목. 출력 유형입니다. float32 또는 float64일 수 있습니다(기본값: float32). |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DebugNumericsSummary의 새 인스턴스
공개 정적 DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode (Long tensorDebugMode)
매개변수
| 텐서디버그 모드 | 텐서 디버그 모드: 입력 텐서가 op로 요약되는 모드입니다. 자세한 내용은 tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto의 TensorDebugMode 열거형을 참조하세요. 지원되는 값: 2(CURT_HEALTH): [2] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 입력 텐서에 무한대 또는 nan 값이 있으면 1로 설정되고 그렇지 않으면 0으로 설정되는 비트입니다. 3 (CONCISE_HEALTH): [5] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 나머지 4개 슬롯은 각각 입력 텐서의 -infs, +infs 및 nans 요소의 총 개수입니다. 4 (FULL_HEALTH): [11] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 제공된 경우 device_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 세 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 나머지 요소는 입력 텐서의 총 요소 수인 -infs, +infs, nans, 음의 유한수, 0 및 양의 유한수를 각각 보유합니다. 5 (SHAPE): [10] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 세 번째 요소는 텐서의 순위를 유지합니다. 네 번째 요소는 텐서 내의 요소 수를 보유합니다. 마지막으로 나머지 6개 요소는 텐서의 모양을 유지합니다. 텐서의 순위가 6보다 낮으면 모양의 오른쪽이 0으로 채워집니다. 순위가 6보다 크면 모양의 머리 부분이 잘립니다. 6 (FULL_NUMERICS): [22] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 제공된 경우 device_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 세 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 네 번째 요소는 텐서의 순위를 유지합니다. 5~11번째 요소는 텐서의 형태를 유지합니다. 텐서의 순위가 6보다 낮으면 모양의 오른쪽이 0으로 채워집니다. 순위가 6보다 크면 모양의 머리 부분이 잘립니다. 12~18번째 요소는 각각 입력 텐서의 요소 수 -infs, +infs, nans, 비정규 부동 소수점, 음의 유한 수, 0 및 양의 유한 수를 보유합니다. 마지막 4개 요소는 입력 텐서의 최소값, 최대값, 평균 및 분산을 보유합니다. 8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): [3] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 입력 텐서의 요소 중 하나라도 -inf이면 첫 번째 요소는 -inf이고 그렇지 않으면 0입니다. 입력 텐서의 요소가 +inf이면 두 번째 요소는 +inf이고 그렇지 않으면 0입니다. 세 번째 요소는 입력 텐서의 요소 중 하나라도 nan이면 nan이고 그렇지 않으면 0입니다. |
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공개 정적 DebugNumericsSummary.Options tensorId (긴 tensorId)
매개변수
| 텐서 ID | 선택 과목. 이 작업으로 요약되는 텐서의 정수 식별자입니다. |
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