tf.debugging.assert_non_negative
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Проверить, что условие x >= 0 выполняется поэлементно.
tf.debugging.assert_non_negative(
x, data=None, summarize=None, message=None, name=None
)
При выполнении в режиме графа вы должны добавить зависимость от этой операции, чтобы убедиться, что она выполняется. Пример добавления зависимости к операции:
with tf.control_dependencies([tf.debugging.assert_non_negative(x, y)]): output = tf.reduce_sum(x)
Неотрицательное означает, что для каждого элемента x[i] из x, у нас есть x[i] >= 0. Если x пусто, это условие тривиально выполняется.
| Аргументы | |
|---|---|
x | Численный Tensor. |
data | Тензоры для вывода, если условие ложно. По умолчанию используется сообщение об ошибке и первые несколько элементов из x. |
summarize | Количество элементов каждого тензора для вывода. |
message | Строка для добавления в стандартное сообщение. |
name | Имя этой операции (необязательно). По умолчанию "assert_non_negative". |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Операция, которая вызывает InvalidArgumentError если x >= 0 ложно. |
| Исключения | |
|---|---|
InvalidArgumentError | если проверку можно выполнить немедленно и x >= 0 ложно. Проверка может быть выполнена немедленно во время выполнения eager или если x статически известно. |
Совместимость с eager
возвращает None
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/debugging/assert_non_negative
