tf.debugging.assert_shapes

Проверяет формы тензоров и соотношения размеров измерений между тензорами.

tf.debugging.assert_shapes(
    shapes, data=None, summarize=None, message=None, name=None
)

Эта операция проверяет, удовлетворяют ли соотношения между формами набора тензоров заданным ограничениям.

Пример:

n = 10
q = 3
d = 7
x = tf.zeros([n,q])
y = tf.ones([n,d])
param = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0])
scalar = 1.0
tf.debugging.assert_shapes([
 (x, ('N', 'Q')),
 (y, ('N', 'D')),
 (param, ('Q',)),
 (scalar, ()),
])

tf.debugging.assert_shapes([
  (x, ('N', 'D')),
  (y, ('N', 'D'))
])
Traceback (most recent call last):

ValueError: ...

Если x, y, param или scalar имеет форму, не удовлетворяющую всем заданным ограничениям, выводятся message, а также первые summarize элементы первого обнаруженного тензора, нарушающего ограничения, и вызывается исключение InvalidArgumentError.

Элементы размеров в заданных формах сопоставляются с другими элементами по их хешу, за исключением следующих случаев:

• элемент размера интерпретируется как явный размер, если его можно разобрать как целое число.
• элемент размера интерпретируется как произвольный размер, если его значение равно None или '.'.

Если первый элемент формы — ... (тип Ellipsis) или '*', это означает переменное количество внешних измерений неопределённого размера, то есть ограничение применяется только к самым внутренним измерениям.

Скалярные тензоры и заданные формы нулевой длины (без префикса «самые внутренние») считаются имеющими одно измерение размера один.