tf.compat.v1.assert_near

Утверждение, что x и y близки по элементам.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.debugging.assert_near

tf.compat.v1.assert_near(
    x,
    y,
    rtol=None,
    atol=None,
    data=None,
    summarize=None,
    message=None,
    name=None
)

Пример добавления зависимости к операции:

with tf.control_dependencies([tf.compat.v1.assert_near(x, y)]):
  output = tf.reduce_sum(x)

Это условие выполняется, если для каждой пары элементов (возможно, с вещанием) x[i], y[i], у нас есть

tf.abs(x[i] - y[i]) <= atol + rtol * tf.abs(y[i]).

Если оба x и y пустые, это удовлетворяется тривиально.

По умолчанию atol и rtol равно 10 * eps, где eps — наименьшее представимое положительное число такое, что 1 + eps != 1. Это примерно 1.2e-6 в 32bit, 2.22e-15 в 64bit, и 0.00977 в 16bit. См. numpy.finfo.

Аргументы
`x`	Вещественное или комплексное `Tensor`.
`y`	Вещественное или комплексное `Tensor`, такое же `dtype` и вещаемое к `x`.
`rtol`	`Tensor`. Такое же `dtype` и вещаемое к `x`. Относительная погрешность. По умолчанию `10 * eps`.
`atol`	`Tensor`. Такое же `dtype` и вещаемое к `x`. Абсолютная погрешность. По умолчанию `10 * eps`.
`data`	Тензоры для вывода, если условие ложно. По умолчанию сообщение об ошибке и первые несколько элементов `x`, `y`.
`summarize`	Выводить столько элементов каждого тензора.
`message`	Строка, добавляемая в начало стандартного сообщения.
`name`	Имя этой операции (необязательно). По умолчанию "assert_near".

Возвращает
Операция, которая вызывает `InvalidArgumentError` если `x` и `y` недостаточно близки.

Совместимость с numpy

Аналогично numpy.testing.assert_allclose, за исключением того, что погрешность зависит от типа данных. Это связано с тем, что TensorFlow часто используется с 32bit, 64bit, и даже 16bit данными.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/assert_near