Python tf.compat.v1.debugging.assert_shapes用法及代碼示例

斷言張量之間的張量形狀和尺寸大小關係。

用法

tf.compat.v1.debugging.assert_shapes(
    shapes, data=None, summarize=None, message=None, name=None
)

此操作檢查張量形狀關係的集合是否滿足給定的約束。

例子：

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:...

將依賴項添加到操作的示例：

with tf.control_dependencies([tf.assert_shapes(shapes)]):
  output = tf.matmul(x, y, transpose_a=True)

如果 x , y , param 或 scalar 不具有滿足所有指定約束的形狀，則 message 以及第一個遇到的違規張量的第一個 summarize 條目將被打印，並引發 InvalidArgumentError。

指定形狀中的大小條目通過其哈希值與其他條目進行檢查，除了：

• 如果可以將大小條目解析為整數原語，則將其解釋為顯式大小。
• 如果大小條目為 None 或 '.'，則將其解釋為任何大小。

如果形狀的第一個條目是...(類型Ellipsis)或'*'，表示未指定大小的可變數量的外部尺寸，即約束僅適用於inner-most尺寸。

標量張量和長度為零的指定形狀(不包括'inner-most' 前綴)都被視為具有大小為一的單一維度。