সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: সংখ্যা পরীক্ষা করুন
#include <array_ops.h> NaN এবং Inf মানের জন্য একটি টেনসর পরীক্ষা করে।
সারাংশ
চালানোর সময়, যদি tensor এমন কোনো মান থাকে যা সংখ্যা (NaN) বা অসীম (Inf) নয় তাহলে একটি InvalidArgument ত্রুটি রিপোর্ট করে। অন্যথায়, tensor যেমন আছে তেমনি পাস করে।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- বার্তা: ত্রুটি বার্তার উপসর্গ।
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::CheckNumerics Class Reference\n\ntensorflow::ops::CheckNumerics\n==============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nChecks a tensor for NaN and Inf values.\n\nSummary\n-------\n\nWhen run, reports an `InvalidArgument` error if `tensor` has any values that are not a number (NaN) or infinity (Inf). Otherwise, passes `tensor` as-is.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- message: Prefix of the error message.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CheckNumerics](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1af1c19dffbcae2ab5c9ab6ee90d68ec39)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor, StringPiece message)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1ad484b4d4b0b09c34c94fcdbded72b9da) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1a88bf227894d8d0ee71fc1c7554210e1d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1a9fe40ccbb9d64c89016c3e944fc32a9b)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1a886f83ed684f5fff6fa69f1d8abdc2a7)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_check_numerics_1a83d2ddff85742175c356e1d71aab2635)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### CheckNumerics\n\n```gdscript\n CheckNumerics(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input tensor,\n StringPiece message\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
