tf.debugging.assert_equal
Проверяет условие x == y поэлементно.
tf.debugging.assert_equal(
x, y, message=None, summarize=None, name=None
)
Использование в ноутбуках
| Используется в учебниках |
|---|
Данный оператор проверяет, что x[i] == y[i] выполняется для каждой пары (возможно, с вещанием) элементов x и y. Если оба x и y пустые, условие выполняется тривиально.
Если x == y не выполняется, message, а также первые summarize элементы x и y будут напечатаны, и произойдёт повышение исключения InvalidArgumentError.
При использовании внутри tf.function, этот API срабатывает во время выполнения. Рекомендуется использовать этот API с tf.control_dependencies, чтобы обеспечить правильный порядок выполнения.
В следующем примере, без tf.control_dependencies, ошибки могут вообще не возникнуть. См. tf.control_dependencies для получения более подробной информации.
def check_size(x):
with tf.control_dependencies([
tf.debugging.assert_equal(tf.size(x), 3,
message='Bad tensor size')]):
return xcheck_size(tf.ones([2, 3], tf.float32)) Traceback (most recent call last): InvalidArgumentError: ...
| Аргументы | |
|---|---|
x | Числовой Tensor. |
y | Числовой Tensor, того же типа данных, что и x, и вещаемый к нему. |
message | Строка для добавления в стандартное сообщение. (необязательно) |
summarize | Количество элементов каждого тензора для вывода. (необязательно) |
name | Имя операции (необязательно). По умолчанию "assert_equal". |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Оператор, который вызывает исключение InvalidArgumentError, если x == y ложно. Это можно использовать с tf.control_dependencies внутри tf.function для блокировки последующих вычислений до выполнения проверки. |
| Возможные исключения | |
|---|---|
InvalidArgumentError | Если проверка может быть выполнена немедленно, и x == y ложно. Проверка может быть выполнена немедленно во время выполнения в режиме eager или если x и y статически известны. |
совместимость с eager
возвращает None
© 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/debugging/assert_equal