DebugNumericsSummary

공개 최종 클래스 DebugNumericsSummary

디버그 수치 요약 V2 Op.

입력 텐서의 숫자 요약을 계산합니다. 출력의 모양은 tensor_debug_mode 속성에 따라 다릅니다. 이 작업은 TensorFlow Debugger(tfdbg) v2에서 내부적으로 사용됩니다.

중첩 클래스

수업 DebugNumericsSummary.Options DebugNumericsSummary 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <U>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 DebugNumericsSummary < TFloat32 >
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 옵션... 옵션)
기본 출력 유형을 사용하여 새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > DebugNumericsSummary <U>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, Class<U> 출력Dtype, 옵션... 옵션)
새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <U>
출력 ()
정적 DebugNumericsSummary.Options
tensorDebugMode (긴 tensorDebugMode)
정적 DebugNumericsSummary.Options
tensorId (긴 tensorId)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "DebugNumericSummaryV2"

공개 방법

공개 출력 <U> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static DebugNumericsSummary < TFloat32 > create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 옵션... 옵션)

기본 출력 유형을 사용하여 새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 op로 요약할 입력 텐서.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • DebugNumericsSummary의 새 인스턴스

공개 정적 DebugNumericsSummary <U> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 클래스<U> 출력Dtype, 옵션... 옵션)

새로운 DebugNumericsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 op로 요약할 입력 텐서.
출력 유형 선택 과목. 출력 유형입니다. float32 또는 float64일 수 있습니다(기본값: float32).
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • DebugNumericsSummary의 새 인스턴스

공개 출력 <U> 출력 ()

공개 정적 DebugNumericsSummary.Options tensorDebugMode (Long tensorDebugMode)

매개변수
텐서디버그 모드 텐서 디버그 모드: 입력 텐서가 op로 요약되는 모드입니다. 자세한 내용은 tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto의 TensorDebugMode 열거형을 참조하세요.

지원되는 값: 2(CURT_HEALTH): [2] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 입력 텐서에 무한대 또는 nan 값이 있으면 1로 설정되고 그렇지 않으면 0으로 설정되는 비트입니다.

3 (CONCISE_HEALTH): [5] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 나머지 4개 슬롯은 각각 입력 텐서의 -infs, +infs 및 nans 요소의 총 개수입니다.

4 (FULL_HEALTH): [11] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 제공된 경우 device_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 세 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 나머지 요소는 입력 텐서의 총 요소 수인 -infs, +infs, nans, 음의 유한수, 0 및 양의 유한수를 각각 보유합니다.

5 (SHAPE): [10] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 세 번째 요소는 텐서의 순위를 유지합니다. 네 번째 요소는 텐서 내의 요소 수를 보유합니다. 마지막으로 나머지 6개 요소는 텐서의 모양을 유지합니다. 텐서의 순위가 6보다 낮으면 모양의 오른쪽이 0으로 채워집니다. 순위가 6보다 크면 모양의 머리 부분이 잘립니다.

6 (FULL_NUMERICS): [22] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 첫 번째 요소는 제공된 경우 tensor_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 두 번째 요소는 제공된 경우 device_id이고 그렇지 않은 경우 -1입니다. 세 번째 요소는 tensorflow/core/framework/types.proto에 열거된 유형에 따라 입력 텐서의 데이터 유형 값을 보유합니다. 네 번째 요소는 텐서의 순위를 유지합니다. 5~11번째 요소는 텐서의 형태를 유지합니다. 텐서의 순위가 6보다 낮으면 모양의 오른쪽이 0으로 채워집니다. 순위가 6보다 크면 모양의 머리 부분이 잘립니다. 12~18번째 요소는 각각 입력 텐서의 요소 수 -infs, +infs, nans, 비정규 부동 소수점, 음의 유한 수, 0 및 양의 유한 수를 보유합니다. 마지막 4개 요소는 입력 텐서의 최소값, 최대값, 평균 및 분산을 보유합니다.

8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): [3] 모양의 float32/64 텐서를 출력합니다. 입력 텐서의 요소 중 하나라도 -inf이면 첫 번째 요소는 -inf이고 그렇지 않으면 0입니다. 입력 텐서의 요소가 +inf이면 두 번째 요소는 +inf이고 그렇지 않으면 0입니다. 세 번째 요소는 입력 텐서의 요소 중 하나라도 nan이면 nan이고 그렇지 않으면 0입니다.

공개 정적 DebugNumericsSummary.Options tensorId (긴 tensorId)

매개변수
텐서 ID 선택 과목. 이 작업으로 요약되는 텐서의 정수 식별자입니다.