tf.compat.v1.assert_near

Утверждается, что условие x и y близки поэлементно.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.debugging.assert_near

tf.compat.v1.assert_near(
    x,
    y,
    rtol=None,
    atol=None,
    data=None,
    summarize=None,
    message=None,
    name=None
)

Пример добавления зависимости к операции:

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

Это условие выполняется, если для каждой пары (возможно, векторизованных) элементов x[i], y[i], у нас есть

tf.abs(x[i] - y[i]) <= atol + rtol * tf.abs(y[i]).

Если оба x и y пусты, это условие выполняется тривиально.

Значение по умолчанию atol и rtol — 10 * eps, где eps — наименьшее представимое положительное число такое, что 1 + eps != 1. Это примерно 1.2e-6 в 32bit, 2.22e-15 в 64bit и 0.00977 в 16bit. См. numpy.finfo.

Аргументы
`x`	Вещественный или комплексный `Tensor`.
`y`	Вещественный или комплексный `Tensor`, имеющий ту же `dtype`, что и, и совместимый с, `x`.
`rtol`	`Tensor`. Имеет ту же `dtype`, что и, и совместимый с, `x`. Относительная погрешность. По умолчанию — `10 * eps`.
`atol`	`Tensor`. Имеет ту же `dtype`, что и, и совместимый с, `x`. Абсолютная погрешность. По умолчанию — `10 * eps`.
`data`	Тензоры для вывода, если условие ложно. По умолчанию — сообщение об ошибке и первые несколько элементов `x`, `y`.
`summarize`	Количество элементов каждого тензора для вывода.
`message`	Строка, добавляемая к стандартному сообщению.
`name`	Имя операции (необязательно). По умолчанию — "assert_near".

Возвращаемое значение
Операция, которая вызывает `InvalidArgumentError`, если `x` и `y` недостаточно близки.

Совместимость с numpy

Аналогично numpy.testing.assert_allclose, за исключением того, что толерантность зависит от типа данных. Это связано с тем, что TensorFlow часто используется с данными типов 32bit, 64bit и даже 16bit.

© 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_near