DebugNumericsSummary.Options

общедоступный статический класс DebugNumericsSummary.Options

Необязательные атрибуты для DebugNumericsSummary

Публичные методы

DebugNumericsSummary.Options	tensorDebugMode (длинный tensorDebugMode)
DebugNumericsSummary.Options	тензорид (длинный тензорид)

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные методы

public DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode (Long tensorDebugMode)

Параметры

ТензорDebugMode

Режим отладки тензора: режим, в котором входной тензор суммируется операцией. Подробности см. в перечислении TensorDebugMode в tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto. Поддерживаемые значения: 2 (CURT_HEALTH): выведите тензор float32/64 формы [2]. Первый элемент — это tensor_id, если он указан, и -1 в противном случае. Второй элемент — это бит, которому присваивается значение 1, если входной тензор имеет значение бесконечности или нана, или ноль в противном случае. 3 (CONCISE_HEALTH): выведите тензор float32/64 формы [5]. Первый элемент — это tensor_id, если он указан, и -1 в противном случае. Остальные четыре слота представляют собой общее количество элементов -infs, +infs и nans во входном тензоре соответственно. 4 (FULL_HEALTH): Выведите тензор float32/64 формы [11]. Первый элемент — это tensor_id, если он указан, и -1 в противном случае. Второй элемент — это идентификатор устройства, если он указан, и -1 в противном случае. Третий элемент содержит значение типа данных входного тензора в соответствии с перечисляемым типом в tensorflow/core/framework/types.proto. Остальные элементы содержат общее количество элементов: -infs, +infs, nans, отрицательные конечные числа, нули и положительные конечные числа во входном тензоре соответственно. 5 (SHAPE): Выведите тензор float32/64 формы [10]. Первый элемент — это tensor_id, если он указан, и -1 в противном случае. Второй элемент содержит значение типа данных входного тензора в соответствии с перечисляемым типом в tensorflow/core/framework/types.proto. Третий элемент содержит ранг тензора. Четвертый элемент содержит количество элементов в тензоре. Наконец, оставшиеся 6 элементов сохраняют форму тензора. Если ранг тензора ниже 6, фигура дополняется справа нулями. Если ранг больше 6, голова фигуры обрезается. 6 (FULL_NUMERICS): выведите тензор float32/64 формы [22]. Первый элемент — это tensor_id, если он указан, и -1 в противном случае. Второй элемент — это идентификатор устройства, если он указан, и -1 в противном случае. Третий элемент содержит значение типа данных входного тензора в соответствии с перечисляемым типом в tensorflow/core/framework/types.proto. Четвертый элемент содержит ранг тензора. Элементы с 5 по 11 сохраняют форму тензора. Если ранг тензора ниже 6, фигура дополняется справа нулями. Если ранг больше 6, голова фигуры обрезается. Элементы с 12 по 18 содержат количество элементов: -infs, +infs, nans, денормальные числа с плавающей запятой, отрицательные конечные числа, нули и положительные конечные числа во входном тензоре соответственно. Последние четыре элемента содержат минимальное значение, максимальное значение, среднее значение и дисперсию входного тензора. 8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): выведите тензор float32/64 формы [3]. Первый элемент равен -inf, если какой-либо элемент входного тензора равен -inf, или равен нулю в противном случае. Второй элемент равен +inf, если какой-либо элемент входного тензора равен +inf, или равен нулю в противном случае. Третий элемент — nan, если какой-либо элемент входного тензора равен nan, или ноль в противном случае.

public DebugNumericsSummary.Options tensorId (Long tensorId)

Параметры

тензорид	Необязательный. Целочисленный идентификатор тензора, суммируемого этой операцией.