DebugNumericsSummary.Options

publiczna klasa statyczna DebugNumericsSummary.Options

Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericsSummary

Metody publiczne

DebugNumericsSummary.Options
tensorDebugMode (długi tensorDebugMode)
DebugNumericsSummary.Options
tensorId (długi tensorId)

Metody dziedziczone

Metody publiczne

public DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode (długi tensorDebugMode)

Parametry
tensorDebugMode Tryb debugowania tensora: tryb, w którym tensor wejściowy jest podsumowywany przez op. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz wyliczenie TensorDebugMode w tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto.

Obsługiwane wartości: 2 (CURT_HEALTH): Wyprowadź tensor kształtu float32/64 [2]. Pierwszym elementem jest tensor_id, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Drugi element to bit ustawiony na 1, jeśli tensor wejściowy ma wartość nieskończoności lub nan, albo zero w przeciwnym razie.

3 (CONCISE_HEALTH): Wyprowadź tensor float32/64 kształtu [5]. Pierwszym elementem jest tensor_id, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Pozostałe cztery miejsca to całkowita liczba elementów, odpowiednio -infs, +infs i nans w tensorze wejściowym.

4 (FULL_HEALTH): Wyprowadź tensor float32/64 kształtu [11]. Pierwszym elementem jest tensor_id, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Drugim elementem jest identyfikator_urządzenia, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Trzeci element przechowuje wartość typu danych tensora wejściowego zgodnie z typem wyliczeniowym w tensorflow/core/framework/types.proto. Pozostałe elementy przechowują w tensorze wejściowym całkowitą liczbę elementów, -infs, +infs, nans, ujemne liczby skończone, zera i dodatnie liczby skończone.

5 (SHAPE): Wyprowadź tensor kształtu float32/64 [10]. Pierwszym elementem jest tensor_id, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Drugi element przechowuje wartość typu danych tensora wejściowego zgodnie z typem wyliczeniowym w tensorflow/core/framework/types.proto. Trzeci element ma rangę tensora. Czwarty element przechowuje liczbę elementów w tensorze. Wreszcie pozostałe 6 elementów zachowuje kształt tensora. Jeśli rząd tensora jest niższy niż 6, kształt jest dopełniany zerami. Jeśli ranga jest większa niż 6, głowa kształtu jest obcinana.

6 (FULL_NUMERICS): Wyprowadź tensor float32/64 kształtu [22]. Pierwszym elementem jest tensor_id, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Drugim elementem jest identyfikator_urządzenia, jeśli jest podany, i -1 w przeciwnym razie. Trzeci element przechowuje wartość typu danych tensora wejściowego zgodnie z typem wyliczeniowym w tensorflow/core/framework/types.proto. Czwarty element ma rangę tensora. Elementy od 5 do 11 mają kształt tensora. Jeśli rząd tensora jest niższy niż 6, kształt jest dopełniany zerami. Jeśli ranga jest większa niż 6, głowa kształtu jest obcinana. Elementy od 12. do 18. przechowują odpowiednio w tensorze wejściowym liczbę elementów, -infs, +infs, nans, denormal floats, ujemne liczby skończone, zera i dodatnie liczby skończone. Ostatnie cztery elementy zawierają wartość minimalną, maksymalną, średnią i wariancję tensora wejściowego.

8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): Wyprowadź tensor kształtu float32/64 [3]. Pierwszym elementem jest -inf, jeśli którykolwiek element tensora wejściowego ma wartość -inf, lub zero w przeciwnym razie. Drugim elementem jest +inf, jeśli którykolwiek element tensora wejściowego ma wartość +inf, lub zero w przeciwnym razie. Trzecim elementem jest nan, jeśli dowolny element tensora wejściowego ma wartość nan, lub zero w przeciwnym razie.

public DebugNumericsSummary.Options tensorId (długi tensorId)

Parametry
identyfikator tensora Opcjonalny. Całkowity identyfikator tensora podsumowanego przez tę opcję.