tf.compat.v1.assert_equal

Утверждает, что условие x == y выполняется поэлементно.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.debugging.assert_equal

tf.compat.v1.assert_equal(
    x, y, data=None, summarize=None, message=None, name=None
)

Переход на TF2

tf.compat.v1.assert_equal совместим с eager execution и tf.function. При переходе на TF2 используйте вместо него tf.debugging.assert_equal. Кроме data, поддерживаются все аргументы с теми же именами.

Если нужно гарантировать выполнение инструкций assert до потенциально недопустимого вычисления, используйте tf.control_dependencies, поскольку автоматических зависимостей управления в tf.function недостаточно для инструкций assert.

Структурное соответствие нативному TF2

До:

tf.compat.v1.assert_equal(
  x=x, y=y, data=data, summarize=summarize,
  message=message, name=name)

После:

tf.debugging.assert_equal(
  x=x, y=y, message=message,
  summarize=summarize, name=name)

Пример использования в TF1 и TF2

TF1:

g = tf.Graph()
with g.as_default():
  a = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [2])
  b = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [2])
  result = tf.compat.v1.assert_equal(a, b,
    message='"a == b" does not hold for the given inputs')
  with tf.compat.v1.control_dependencies([result]):
    sum_node = a + b
sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)
val = sess.run(sum_node, feed_dict={a: [1, 2], b:[1, 2]})

TF2:

a = tf.Variable([1, 2], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([1, 2], dtype=tf.float32)
assert_op = tf.debugging.assert_equal(a, b, message=
  '"a == b" does not hold for the given inputs')
# When working with tf.control_dependencies
with tf.control_dependencies([assert_op]):
  val = a + b

Описание

Условие выполняется, если для каждой пары (возможно, транслируемых) элементов x[i], y[i] выполняется x[i] == y[i]. Если и x, и y пусты, условие выполняется тривиально.

При выполнении в режиме графа следует добавить зависимость от этой операции, чтобы гарантировать её выполнение. Пример добавления зависимости к операции:

with tf.control_dependencies([tf.compat.v1.assert_equal(x, y)]):
  output = tf.reduce_sum(x)

Аргументы
`x`	Числовой `Tensor`.
`y`	Числовой `Tensor` того же типа данных, который можно транслировать к `x`.
`data`	Тензоры, которые нужно вывести, если условие ложно. По умолчанию выводится сообщение об ошибке и первые несколько элементов `x`, `y`.
`summarize`	Количество элементов каждого тензора, которые нужно вывести.
`message`	Строка, добавляемая в начало сообщения по умолчанию.
`name`	Имя этой операции (необязательно). По умолчанию — "assert_equal".

Возвращает
Операция, вызывающая `InvalidArgumentError`, если `x == y` имеет значение False.

Вызывает исключение
`InvalidArgumentError`	если проверку можно выполнить немедленно и `x == y` имеет значение False. Проверку можно выполнить немедленно при eager execution или если `x` и `y` известны статически.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/assert_equal