tf.raw_ops.DebugNumericSummary

Операция Debug Numeric Summary.

tf.raw_ops.DebugNumericSummary(
    input, device_name='', tensor_name='', debug_urls=[], lower_bound=float('-inf'),
    upper_bound=float('inf'), mute_if_healthy=False, gated_grpc=False, name=None
)

Предоставляет базовый сводный вывод о типах числовых значений, диапазоне и распределении.

вывод: двойной тензор формы [14 + nDimensions], где nDimensions — количество измерений формы тензора. Элементы вывода: [0]: инициализирован (1.0) или нет (0.0). [1]: общее количество элементов [2]: количество элементов NaN [3]: обобщенное количество -∞: элементы ≤ нижней границы. Нижняя граница по умолчанию равна -∞. [4]: количество отрицательных элементов (исключая -∞), если нижняя граница — значение по умолчанию -∞. В противном случае это количество элементов > нижней границы и < 0. [5]: количество нулевых элементов [6]: количество положительных элементов (исключая +∞), если верхняя граница — значение по умолчанию +∞. В противном случае это количество элементов < верхней границы и > 0. [7]: обобщенное количество +∞, элементы ≥ верхней границы. Верхняя граница по умолчанию равна +∞. Элементы вывода [1:8] равны нулю, если тензор не инициализирован. [8]: минимальное значение всех элементов, не являющихся ±∞ и NaN. Если не инициализирован или таких элементов нет: +∞. [9]: максимальное значение всех элементов, не являющихся ±∞ и NaN. Если не инициализирован или таких элементов нет: -∞. [10]: среднее значение всех элементов, не являющихся ±∞ и NaN. Если не инициализирован или таких элементов нет: NaN. [11]: дисперсия всех элементов, не являющихся ±∞ и NaN. Если не инициализирован или таких элементов нет: NaN. [12]: тип данных тензора, закодированный как целое число перечисления. Дополнительные сведения см. в протоколе DataType. [13]: количество измерений тензора (ndims). [14+]: размеры измерений.