चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

DebugNumericSummaryV2

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सार्वजनिक अंतिम वर्ग DebugNumericSummaryV2

डीबग न्यूमेरिक सारांश V2 सेशन।

इनपुट टेंसर के संख्यात्मक सारांश की गणना करता है। आउटपुट का आकार tensor_debug_mode विशेषता पर निर्भर करता है। इस सेशन का उपयोग TensorFlow Debugger (tfdbg) v2.

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा DebugNumericSummaryV2.Options के लिए वैकल्पिक विशेषताओं DebugNumericSummaryV2

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <u>
asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <यू फैली संख्या, टी> DebugNumericSummaryV2 <u>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, कक्षा <u> outputDtype, विकल्प ... विकल्प)
एक नया DebugNumericSummaryV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर <टी> DebugNumericSummaryV2 <फ्लोट>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, विकल्प ... विकल्प)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नया DebugNumericSummaryV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <u>
उत्पादन ()
स्थिर DebugNumericSummaryV2.Options
tensorDebugMode (लांग tensorDebugMode)
स्थिर DebugNumericSummaryV2.Options
tensorId (लांग tensorId)

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <u> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थिर DebugNumericSummaryV2 <u> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, कक्षा <u> outputDtype, विकल्प ... विकल्प)

एक नया DebugNumericSummaryV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट इनपुट टेंसर, ऑप द्वारा संक्षेपित किया जाना है।
आउटपुट डी टाइप वैकल्पिक। आउटपुट का प्रकार। फ्लोट 32 या फ्लोट 64 हो सकता है (डिफ़ॉल्ट: फ्लोट 32)।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • DebugNumericSummaryV2 का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थिर DebugNumericSummaryV2 <फ्लोट> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, विकल्प ... विकल्प)

डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नया DebugNumericSummaryV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट इनपुट टेंसर, ऑप द्वारा संक्षेपित किया जाना है।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • DebugNumericSummaryV2 का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <u> निर्गम ()

सार्वजनिक स्थिर DebugNumericSummaryV2.Options tensorDebugMode (लांग tensorDebugMode)

मापदंडों
टेंसरडीबगमोड टेंसर डिबग मोड: वह मोड जिसमें ऑप द्वारा इनपुट टेंसर को सारांशित किया जाता है। विवरण के लिए Tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto में TensorDebugMode enum देखें।

समर्थित मान: 2 (CURT_HEALTH): एक फ्लोट32/64 टेंसर आकार का आउटपुट [2]। पहला तत्व tensor_id है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। दूसरा तत्व एक बिट है जो 1 पर सेट होता है यदि इनपुट टेंसर में अनंत या नैन मान होता है, या अन्यथा शून्य होता है।

3 (CONCISE_HEALTH): एक फ्लोट32/64 टेंसर आकार का आउटपुट [5]। पहला तत्व tensor_id है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। शेष चार स्लॉट क्रमशः इनपुट टेंसर में तत्वों की कुल संख्या, -infs, +infs, और nans हैं।

4 (FULL_HEALTH): एक फ्लोट32/64 टेंसर आकार [11] आउटपुट करें। पहला तत्व tensor_id है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। दूसरा तत्व डिवाइस_आईडी है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। तीसरा तत्व tensorflow/core/framework/types.proto में प्रगणित प्रकार के अनुसार इनपुट टेंसर का डेटाटाइप मान रखता है। शेष तत्व क्रमशः इनपुट टेंसर में तत्वों की कुल संख्या, -infs, +infs, nans, ऋणात्मक परिमित संख्याएँ, शून्य और धनात्मक परिमित संख्याएँ रखते हैं।

5 (आकार): एक फ्लोट32/64 आकार का टेंसर आउटपुट [10]। पहला तत्व tensor_id है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। दूसरा तत्व tensorflow/core/framework/types.proto में प्रगणित प्रकार के अनुसार इनपुट टेंसर का डेटाटाइप मान रखता है। तीसरा तत्व टेंसर की रैंक रखता है। चौथा तत्व टेंसर के भीतर तत्वों की संख्या रखता है। अंत में शेष 6 तत्व टेंसर का आकार धारण करते हैं। यदि टेंसर की रैंक 6 से कम है, तो आकृति शून्य के साथ सही गद्देदार है। यदि रैंक 6 से अधिक है, तो आकृति का शीर्ष काट दिया जाता है।

6 (FULL_NUMERICS): एक फ्लोट32/64 टेंसर आकार का आउटपुट [22]। पहला तत्व tensor_id है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। दूसरा तत्व डिवाइस_आईडी है, यदि प्रदान किया गया है, और -1 अन्यथा। तीसरा तत्व tensorflow/core/framework/types.proto में प्रगणित प्रकार के अनुसार इनपुट टेंसर का डेटाटाइप मान रखता है। चौथा तत्व टेंसर की रैंक रखता है। 5वें से 11वें तत्व टेंसर का आकार धारण करते हैं। यदि टेंसर की रैंक 6 से कम है, तो आकृति शून्य के साथ सही गद्देदार है। यदि रैंक 6 से अधिक है, तो आकृति का शीर्ष काट दिया जाता है। 12वें से 18वें तत्व इनपुट टेंसर में क्रमशः तत्वों की संख्या, -infs, + infs, nans, denormal फ़्लोट्स, ऋणात्मक परिमित संख्याएँ, शून्य और धनात्मक परिमित संख्याएँ रखते हैं। अंतिम चार तत्व इनपुट टेंसर का न्यूनतम मान, अधिकतम मान, माध्य और विचरण रखते हैं।

8 (REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS): एक फ्लोट32/64 टेंसर आकार का आउटपुट [3]। पहला तत्व -inf है यदि इनपुट टेंसर का कोई तत्व -inf है, या अन्यथा शून्य है। दूसरा तत्व + inf है यदि इनपुट टेंसर का कोई तत्व + inf है, या अन्यथा शून्य है। तीसरा तत्व नैन है यदि इनपुट टेंसर का कोई तत्व नैन है, या अन्यथा शून्य है।

सार्वजनिक स्थिर DebugNumericSummaryV2.Options tensorId (लांग tensorId)

मापदंडों
टेंसर आईडी वैकल्पिक। इस ऑप द्वारा संक्षेपित किए जा रहे टेंसर के लिए एक पूर्णांक पहचानकर्ता।