DebugNumericSummaryV2.Options

kelas statis publik DebugNumericSummaryV2.Options

Atribut opsional untuk DebugNumericSummaryV2

Metode Publik

DebugNumericSummaryV2.Options	tensorDebugMode (Mode TensorDebug Panjang)
DebugNumericSummaryV2.Options	tensorId (Id tensor panjang)

Metode Warisan

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Metode Publik

public DebugNumericSummaryV2.Options tensorDebugMode (TensorDebugMode panjang)

Parameter

tensorDebugMode

Mode debug tensor: mode di mana tensor masukan diringkas oleh operasi. Lihat enum TensorDebugMode di tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto untuk mengetahui detailnya. Nilai yang didukung: 2 (CURT_HEALTH): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [2]. Elemen pertama adalah tensor_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-2 adalah bit yang disetel ke 1 jika tensor masukan memiliki nilai tak terhingga atau nan, atau nol sebaliknya. 3 (CONCISE_HEALTH): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [5]. Elemen pertama adalah tensor_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Empat slot sisanya adalah jumlah total elemen, -infs, +infs, dan nans di masing-masing tensor masukan. 4 (FULL_HEALTH): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [11]. Elemen pertama adalah tensor_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-2 adalah device_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-3 menyimpan nilai tipe data dari tensor input sesuai dengan tipe yang disebutkan di tensorflow/core/framework/types.proto. Elemen yang tersisa masing-masing menampung jumlah total elemen, -infs, +infs, nans, bilangan berhingga negatif, nol, dan bilangan berhingga positif pada tensor masukan. 5 (SHAPE): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [10]. Elemen pertama adalah tensor_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-2 menyimpan nilai tipe data dari tensor input sesuai dengan tipe yang disebutkan di tensorflow/core/framework/types.proto. Elemen ke-3 memegang peringkat tensor. Elemen ke-4 menampung jumlah elemen dalam tensor. Terakhir, 6 elemen sisanya menahan bentuk tensor. Jika pangkat tensornya lebih rendah dari 6, bentuknya akan diisi dengan nol. Jika peringkatnya lebih besar dari 6, kepala bentuknya terpotong. 6 (FULL_NUMERICS): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [22]. Elemen pertama adalah tensor_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-2 adalah device_id, jika disediakan, dan -1 jika tidak. Elemen ke-3 menyimpan nilai tipe data dari tensor input sesuai dengan tipe yang disebutkan di tensorflow/core/framework/types.proto. Elemen ke-4 memegang peringkat tensor. Elemen ke-5 hingga ke-11 memegang bentuk tensor. Jika pangkat tensornya lebih rendah dari 6, bentuknya akan diisi dengan nol. Jika peringkatnya lebih besar dari 6, kepala bentuknya terpotong. Elemen ke-12 hingga ke-18 masing-masing menampung jumlah elemen, -infs, +infs, nans, denormal float, bilangan berhingga negatif, nol, dan bilangan berhingga positif pada tensor masukan. Empat elemen terakhir berisi nilai min, nilai maksimal, mean, dan varians dari tensor masukan. 8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): Menghasilkan tensor bentuk float32/64 [3]. Elemen pertama adalah -inf jika ada elemen tensor masukan yang bernilai -inf, atau nol jika tidak. Elemen ke-2 adalah +inf jika ada elemen tensor masukan yang +inf, atau nol jika tidak. Elemen ke-3 adalah nan jika ada elemen tensor masukan yang bernilai nan, atau nol jika tidak.

public DebugNumericSummaryV2.Options tensorId (TensorId panjang)

Parameter

tensorId	Opsional. Pengidentifikasi bilangan bulat untuk tensor yang diringkas oleh operasi ini.