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。
  • 一个很有用的函数 tf.py_func

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.

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