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DebugNumericSummaryV2

パブリック最終クラスDebugNumericSummaryV2

デバッグ数値サマリーV2Op。

入力テンソルの数値サマリーを計算します。出力の形状は、tensor_debug_mode属性によって異なります。この操作は、TensorFlow Debugger（tfdbg）v2によって内部的に使用されます。

ネストされたクラス

クラスDebugNumericSummaryV2.Options DebugNumericSummaryV2オプションの属性

パブリックメソッド

出力<U>
asOutput （）
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
static <U extends Number、T> DebugNumericSummaryV2 <U>
create （スコープスコープ、オペランド<T>入力、クラス<U> outputDtype、オプション...オプション）
新しいDebugNumericSummaryV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
static <T> DebugNumericSummaryV2 <Float>
create （スコープスコープ、オペランド<T>入力、オプション...オプション）
デフォルトの出力タイプを使用して、新しいDebugNumericSummaryV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<U>
出力（）
静的DebugNumericSummaryV2.Options
tensorDebugMode （長いtensorDebugMode）
静的DebugNumericSummaryV2.Options
tensorId （Long tensorId）

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <U> asOutput （）

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

public static DebugNumericSummaryV2 <U> create （スコープスコープ、オペランド<T>入力、クラス<U> outputDtype、オプション...オプション）

新しいDebugNumericSummaryV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力入力テンソル、opによって要約されます。
outputDtypeオプション。出力のタイプ。 float32またはfloat64（デフォルト：float32）にすることができます。
オプションオプションの属性値を運ぶ
戻り値
  • DebugNumericSummaryV2の新しいインスタンス

public static DebugNumericSummaryV2 <Float> create （スコープスコープ、オペランド<T>入力、オプション...オプション）

デフォルトの出力タイプを使用して、新しいDebugNumericSummaryV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力入力テンソル、opによって要約されます。
オプションオプションの属性値を運ぶ
戻り値
  • DebugNumericSummaryV2の新しいインスタンス

public Output <U> output （）

public static DebugNumericSummaryV2.Options tensorDebugMode （Long tensorDebugMode）

パラメーター
tensorDebugModeテンソルデバッグモード：入力テンソルが演算によって要約されるモード。詳細については、tensorflow / core / protobuf /debug_event.protoのTensorDebugMode列挙型を参照してください。

サポートされる値：2（CURT_HEALTH）：形状[2]のfloat32 / 64テンソルを出力します。最初の要素は、提供されている場合はtensor_idであり、提供されていない場合は-1です。 2番目の要素は、入力テンソルの値が無限大またはnanの場合は1に設定され、それ以外の場合は0に設定されるビットです。

3（CONCISE_HEALTH）：形状[5]のfloat32 / 64テンソルを出力します。最初の要素は、提供されている場合はtensor_idであり、提供されていない場合は-1です。残りの4つのスロットは、それぞれ入力テンソル内の要素の総数、-infs、+ infs、およびnansです。

4（FULL_HEALTH）：形状[11]のfloat32 / 64テンソルを出力します。最初の要素は、提供されている場合はtensor_idであり、提供されていない場合は-1です。 2番目の要素は、指定されている場合はdevice_idであり、指定されていない場合は-1です。 3番目の要素は、tensorflow / core / framework / types.protoの列挙型に従って、入力テンソルのデータ型値を保持します。残りの要素は、入力テンソルの要素の総数-infs、+ infs、nans、負の有限数、ゼロ、および正の有限数をそれぞれ保持します。

5（SHAPE）：形状[10]のfloat32 / 64テンソルを出力します。最初の要素は、提供されている場合はtensor_idであり、提供されていない場合は-1です。 2番目の要素は、tensorflow / core / framework / types.protoの列挙型に従って、入力テンソルのデータ型値を保持します。 3番目の要素はテンソルのランクを保持します。 4番目の要素は、テンソル内の要素の数を保持します。最後に、残りの6つの要素はテンソルの形状を保持します。テンソルのランクが6未満の場合、形状にはゼロが右に埋め込まれます。ランクが6より大きい場合、シェイプのヘッドは切り捨てられます。

6（FULL_NUMERICS）：形状[22]のfloat32 / 64テンソルを出力します。最初の要素は、提供されている場合はtensor_idであり、それ以外の場合は-1です。 2番目の要素は、指定されている場合はdevice_idであり、指定されていない場合は-1です。 3番目の要素は、tensorflow / core / framework / types.protoの列挙型に従って、入力テンソルのデータ型値を保持します。 4番目の要素は、テンソルのランクを保持します。 5番目から11番目の要素は、テンソルの形状を保持します。テンソルのランクが6未満の場合、形状にはゼロが右に埋め込まれます。ランクが6より大きい場合、形状のヘッドが切り捨てられます。 18要素へ12は、それぞれ入力テンソルの要素、-infs、+ INFファイル、のNaN、非正規化浮動小数点数、負の有限数、ゼロ、正の有限数の数を保持します。最後の4つの要素は、入力テンソルの最小値、最大値、平均、および分散を保持します。

8（REDUCE_INF_NAN_THREE_SLOTS）：形状[3]のfloat32 / 64テンソルを出力します。入力テンソルのいずれかの要素が-infの場合、最初の要素は-infであり、それ以外の場合はゼロです。 2番目の要素は、入力テンソルのいずれかの要素が+ infの場合は+ infであり、それ以外の場合はゼロです。第3要素は、入力されたテンソルの任意の要素がNaNであればNaNである、またはそうでなければゼロ。

public static DebugNumericSummaryV2.Options tensorId （Long tensorId）

パラメーター
tensorIdオプション。この操作によって要約されるテンソルの整数識別子。