DebugNumericSummaryV2 의 선택적 속성
공개 방법
| DebugNumericSummaryV2.Options | tensorDebugMode (긴 tensorDebugMode) |
| DebugNumericSummaryV2.Options | tensorId (긴 tensorId) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 DebugNumericSummaryV2.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. |
|---|