tf.compat.v1.debugging.check_numerics

Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf.

tf.compat.v1.debugging.check_numerics(
    tensor: Annotated[Any, TV_CheckNumerics_T], message: str, name=None
) -> Annotated[Any, TV_CheckNumerics_T]

При выполнении, сообщает об ошибке InvalidArgument, если в tensor есть значения, которые не являются числовыми (NaN) или бесконечными (Inf). В противном случае возвращает входной тензор.

Пример использования:

a = tf.Variable(1.0)
tf.debugging.check_numerics(a, message='')

b = tf.Variable(np.nan)
try:
  tf.debugging.check_numerics(b, message='Checking b')
except Exception as e:
  assert "Checking b : Tensor had NaN values" in e.message

c = tf.Variable(np.inf)
try:
  tf.debugging.check_numerics(c, message='Checking c')
except Exception as e:
  assert "Checking c : Tensor had Inf values" in e.message

Аргументы
`tensor`	Тензор. Должен быть одного из следующих типов: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`.
`message`	Строка. Префикс сообщения об ошибке.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Тензор. Имеет тот же тип, что и `tensor`.

© 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/debugging/check_numerics