Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

DebugNumericsSummary

DebugNumericsSummary kelas akhir publik

Ringkasan Numerik Debug V2 Op.

Menghitung ringkasan numerik dari tensor masukan. Bentuk keluaran bergantung pada atribut tensor_debug_mode. Operasi ini digunakan secara internal oleh TensorFlow Debugger (tfdbg) v2.

Kelas Bersarang

kelas DebugNumericsSummary.Options Atribut opsional untuk DebugNumericsSummary

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <U>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
DebugNumericsSummary statis < TFloat32 >	buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TType > masukan, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DebugNumericsSummary baru menggunakan tipe keluaran default.
statis <U memperluas TNumber > DebugNumericsSummary <U>	buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TType > masukan, Kelas<U> keluaranDtipe, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DebugNumericsSummary baru.
Keluaran <U>	keluaran ()
DebugNumericsSummary.Options statis	tensorDebugMode (Mode TensorDebug Panjang)
DebugNumericsSummary.Options statis	tensorId (Id tensor panjang)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .
String terakhir	keString ()

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 ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Abstrak Keluaran <U memperluas TNumber >	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak U memperluas TNomber	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh `Output` operan ini.
Kelas abstrak<U extends TNumber >	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "DebugNumericSummaryV2"

Metode Publik

Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static DebugNumericsSummary < TFloat32 > buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TType > masukan, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DebugNumericsSummary baru menggunakan tipe keluaran default.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	Tensor masukan, untuk diringkas oleh op.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

contoh baru dari DebugNumericsSummary

public static DebugNumericsSummary <U> buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TType > input, Kelas<U> outputDtype, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DebugNumericsSummary baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	Tensor masukan, untuk diringkas oleh op.
keluaranDtype	Opsional. Jenis keluarannya. Bisa float32 atau float64 (default: float32).
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

contoh baru dari DebugNumericsSummary

Keluaran publik <U> keluaran ()

DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode statis publik (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.

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.

DebugNumericsSummary.Options tensorId statis publik (TensorId panjang)

Parameter

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