• Tensorflow之調試(Debug)及打印變量

幾種常用方法:

1.通過Session.run()獲取變量的值

2.利用Tensorboard查看一些可視化統計

3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印變量

4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb

5.利用tf.py_func()向圖中插入自定義的打印代碼, tdb

6.使用官方debug工具: tfdbg

• 一個很有用的函數 tf.py_func

它的具體功能描述是包裝一個普通的 Python 函數，這個函數接受 numpy 的數組作為輸入和輸出，讓這個函數可以作為 TensorFlow 計算圖上的計算節點 OP 來使用。

py_func(
    func,
    inp,
    Tout,
    stateful
 
=True,
    name=None
) 

參數:

    func: 一個 Python 函數, 它接受 NumPy 數組作為輸入和輸出，並且數組的類型和大小必須和輸入和輸出用來銜接的 Tensor 大小和數據類型相匹配.
    inp: 輸入的 Tensor 列表.
    Tout: 輸出 Tensor 數據類型的列表或元祖.
    stateful: 狀態，布爾值.
    name: 節點 OP 的名稱.

Tensorflow之調試(Debug) && tf.py_func()