Tensorflow之调试(Debug) && tf.py_func()
几种常用方法:
1.通过Session.run()获取变量的值
2.利用Tensorboard查看一些可视化统计
3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量
4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb
5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb
6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/debugger
- 注意:TensorFlow 调试程序使用基于 curses 的文本界面。在 Mac OS X 上,
ncurses库是必需的,而且可以使用brew install homebrew/dupes/ncurses进行安装。在 Windows 上,curses 并没有得到同样的支持,因此基于 readline 的界面可以与 tfdbg 配合使用(具体方法是使用 pip 安装pyreadline)。如果您使用的是 Anaconda3,则可以使用"C:\Program Files\Anaconda3\Scripts\pip.exe" install pyreadline等命令进行安装。您可以在此处下载非官方 Windows curses 软件包,然后使用pip install <your_version>.whl进行安装;不过,Windows 上的 curses 可能无法像 Linux 或 Mac 上的 curses 一样稳定地运行。
它的具体功能描述是包装一个普通的 Python 函数,这个函数接受 numpy 的数组作为输入和输出,让这个函数可以作为 TensorFlow 计算图上的计算节点 OP 来使用。 py_func(
func,
inp,
Tout,
stateful=True,
name=None
) 参数: func: 一个 Python 函数, 它接受 NumPy 数组作为输入和输出,并且数组的类型和大小必须和输入和输出用来衔接的 Tensor 大小和数据类型相匹配.
inp: 输入的 Tensor 列表.
Tout: 输出 Tensor 数据类型的列表或元祖.
stateful: 状态,布尔值.
name: 节点 OP 的名称.
Tensorflow之调试(Debug) && tf.py_func()的更多相关文章
- Tensorflow之调试(Debug)及打印变量
参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensor ...
- tensorflow tfdbg 调试手段
https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试 ...
- 使用多块GPU进行训练 1.slim.arg_scope(对于同等类型使用相同操作) 2.tf.name_scope(定义名字的范围) 3.tf.get_variable_scope().reuse_variable(参数的复用) 4.tf.py_func(构造函数)
1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import te ...
- tf.py_func
在 faster rcnn的tensorflow 实现中看到这个函数 rois,rpn_scores=tf.py_func(proposal_layer,[rpn_cls_prob,rpn_bbox ...
- Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实 ...
- import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed.
import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed. 解决方案1: 安装 pip install tensorflow-estimator ...
- tensorflow笔记6:tf.nn.dynamic_rnn 和 bidirectional_dynamic_rnn:的输出,output和state,以及如何作为decoder 的输入
一.tf.nn.dynamic_rnn :函数使用和输出 官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明: A ...
- Eclipse调试DEBUG时快速查看某个变量的值的快捷键、快速跳转到某行的快捷键
Eclipse调试DEBUG时快速查看某个变量的值的快捷键 Ctrl + Shift + i
- iddea代码调试debug篇
代码调试debug篇 主要看图,看图一目了然. 断点的设定和eclipse一样,只要点一下就可以,下面是我设定的几个断点,再下面的三个窗口是用来调试代码的,这个和eclipse类似 调试常用的快捷键 ...
随机推荐
- ceph笔记(一)
一.ceph概述本质上是rados:可靠的.自动的.分布式对象存储特性:高效性(大型的网络raid,性能无限接近raid).统一性(支持文件存储.块存储.对象存储).可扩展性数据库的一个弱点:查表ce ...
- lr获取响应结果中的乱码并转成中文
{,"message":"楠岃瘉鐮侀敊璇\xAF","developerMessage":"楠岃瘉鐮侀敊璇\xAF"} ...
- Codeforces Round #490 (Div. 3) F - Cards and Joy
F - Cards and Joy 思路:比较容易想到dp,直接dp感觉有点难,我们发现对于每一种数字要处理的情况都相同就是有 i 张牌 要给 j 个人分, 那么我们定义dp[ i ][ j ]表示 ...
- Java经典设计模式之十一种行为型模式
转载: Java经典设计模式之十一种行为型模式 Java经典设计模式共有21中,分为三大类:创建型模式(5种).结构型模式(7种)和行为型模式(11种). 本文主要讲行为型模式,创建型模式和结构型模式 ...
- 湖南大学ACM程序设计新生杯大赛(同步赛)I - Piglet treasure hunt Series 1
题目描述 Once there was a pig, which was very fond of treasure hunting. The treasure hunt is risky, and ...
- springMVC+freemarker实现自定义标签
在开发过程中,有些需要引用到重复的页面,或者动态的数据 修改数据库是可以实现,但是太麻烦了. freemarker自定义标签在开发中用途很广,就说个入门实例吧 基于springmvc. 首先需要导入对 ...
- 【最小路径覆盖】BZOJ2150-部落战争
[题目大意] 给出一张图,'*'表示不能走的障碍.已知每只军队可以按照r*c的方向行军,且军队与军队之间路径不能交叉.问占据全部'.'最少要多少支军队? [思路] 首先注意题意中有说“军队只能往下走” ...
- ms08-067漏洞的复现
MS08-067漏洞重现 (1):MS08-067远程溢出漏洞描述 MS08-067漏洞的全称为“Windows Server服务RPC请求缓冲区溢出漏洞”,如果用户在受影响的系统上收到特制的 RPC ...
- [CodeForces-763C]Timofey and remoduling
题目大意: 告诉你一个长度为n的等差数列在模m意义下的乱序值(互不相等),问是否真的存在满足条件的等差数列,并尝试构造任意一个这样的数列. 思路: 首先我们可以有一个结论: 两个等差数列相等,当且仅当 ...
- PHP链接sqlserver出现中文乱码
PHP通过dblib扩展链接sqlserver,使用的是freetds,出现中文乱码. 在freetds的配置文件中(/usr/local/freetds/etc/freetds.conf),[glo ...