DebugNumericsSummary.Options

DebugNumericsSummary.Options classe estática pública

Atributos opcionais para DebugNumericsSummary

Métodos Públicos

DebugNumericsSummary.Options	tensorDebugMode (Long tensorDebugMode)
DebugNumericsSummary.Options	tensorId (Long tensorId)

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

Métodos Públicos

pública DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode (Long tensorDebugMode)

Parâmetros

tensorDebugMode

Modo de depuração do tensor: o modo em que o tensor de entrada é resumido pelo op. Consulte a enumeração TensorDebugMode em tensorflow / core / protobuf / debug_event.proto para obter detalhes. Valores com suporte: 2 (CURT_HEALTH): Produz um tensor float32 / 64 de forma [2]. O primeiro elemento é o tensor_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O segundo elemento é um bit que é definido como 1 se o tensor de entrada tiver um valor infinito ou nan, ou zero caso contrário. 3 (CONCISE_HEALTH): Produz um tensor float32 / 64 de forma [5]. O primeiro elemento é o tensor_id, se fornecido, e -1 caso contrário. Os quatro slots restantes são o número total de elementos, -infs, + infs e nans no tensor de entrada, respectivamente. 4 (FULL_HEALTH): Produz um tensor float32 / 64 de forma [11]. O primeiro elemento é o tensor_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O segundo elemento é o device_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O terceiro elemento contém o valor do tipo de dados do tensor de entrada de acordo com o tipo enumerado em tensorflow / core / framework / types.proto. Os elementos restantes contêm o número total de elementos, -infs, + infs, nans, números finitos negativos, zeros e números finitos positivos no tensor de entrada, respectivamente. 5 (SHAPE): Produz um tensor float32 / 64 de forma [10]. O primeiro elemento é o tensor_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O segundo elemento contém o valor do tipo de dados do tensor de entrada de acordo com o tipo enumerado em tensorflow / core / framework / types.proto. O terceiro elemento detém a classificação do tensor. O quarto elemento contém o número de elementos dentro do tensor. Finalmente, os 6 elementos restantes mantêm a forma do tensor. Se a classificação do tensor for inferior a 6, a forma será preenchida à direita com zeros. Se a classificação for maior que 6, a ponta da forma será truncada. 6 (FULL_NUMERICS): Produz um tensor float32 / 64 de forma [22]. O primeiro elemento é o tensor_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O segundo elemento é o device_id, se fornecido, e -1 caso contrário. O terceiro elemento contém o valor do tipo de dados do tensor de entrada de acordo com o tipo enumerado em tensorflow / core / framework / types.proto. O 4º elemento detém a classificação do tensor. Os 5º ao 11º elementos mantêm a forma do tensor. Se a classificação do tensor for inferior a 6, a forma será preenchida à direita com zeros. Se a classificação for maior que 6, a ponta da forma será truncada. Os 12º ao 18º elementos contêm o número de elementos, -infs, + infs, nans, floats denormais, números finitos negativos, zeros e números finitos positivos no tensor de entrada, respectivamente. Os quatro elementos finais contêm o valor mínimo, valor máximo, média e variância do tensor de entrada. 8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): Produz um tensor float32 / 64 de forma [3]. O primeiro elemento é -inf se qualquer elemento do tensor de entrada for -inf ou zero caso contrário. O segundo elemento é + inf se qualquer elemento do tensor de entrada for + inf, ou zero caso contrário. O terceiro elemento é nan se qualquer elemento do tensor de entrada for nan, ou zero caso contrário.

pública DebugNumericsSummary.Options tensorId (Long tensorId)

Parâmetros

tensorId	Opcional. Um identificador inteiro para o tensor sendo resumido por esta op.