tf.debugging.assert_non_positive
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Проверить, что условие x <= 0 выполняется поэлементно.
tf.debugging.assert_non_positive(
x, data=None, summarize=None, message=None, name=None
)
При выполнении в режиме графа вы должны добавить зависимость от этой операции, чтобы гарантировать ее выполнение. Пример добавления зависимости к операции:
with tf.control_dependencies([tf.debugging.assert_non_positive(x, y)]): output = tf.reduce_sum(x)
Неположительное значение означает, что для каждого элемента x[i] из x, выполняется x[i] <= 0. Если x пусто, это условие выполняется тривиально.
| Аргументы | |
|---|---|
x | Числовые Tensor. |
data | Тензоры для вывода, если условие ложно. По умолчанию используется сообщение об ошибке и первые несколько элементов x. |
summarize | Количество элементов каждого тензора для вывода. |
message | Строка, которая добавляется в начало стандартного сообщения. |
name | Имя этой операции (необязательно). По умолчанию «assert_non_positive». |
| Возвращает | |
|---|---|
Операция, которая вызывает InvalidArgumentError если x <= 0 ложно. |
| Возможные исключения | |
|---|---|
InvalidArgumentError | если проверка может быть выполнена немедленно, и x <= 0 ложно. Проверка может быть выполнена немедленно при выполнении 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_positive
