tfdbg> pt cross_entropy/Log:0[:, 0:10] > /tmp/xent_value_slices.txt 下面内容演示如何使用 tfdbg命令行界面(CLI)调试nans和infs的错误,这是TensorFlow 训练中经常遇到的二种错误情况。 以下语句会运行 TensorFlow,直到第一个nan或inf值出现。这类似于某些过程式语言调试器中的条件断点: t
找到了原因,解决起来就很简单了,我们将代码第 7 行学习速率(miu = 1)调小一些,比如 0.01,保存后再次运行(先 python lms.py 进入 tfdbg> ,再运行 run -f has_inf_or_nan),这时会发现程序一直运行到结束,不会中断,说明没有 NaN/Inf 产生,bug 已经消除。 通过上述例子,相信童鞋们可以掌握 tfdbg 基本用法,...
feed_dict={x: xs, y: 42 * xs})正如代码高亮处所示，会话对象被包装为 debugging（LocalCLIDebugWrapperSession），因此调用 run() 方式将启动 tfdbg 的命令行
由于tensorflow在训练的时候是在后台运行的,所以使用 python 的 debug 工具来 debug tensorflow 的执行过程是不可行的,为此,官方提供了一款debug 工具,名为tfdbg 有很多人觉得,为了 debug tensorflow 的计算过程又要学习一个新的工具,很烦。 但其实不然,tfdbg用起来是十分简单的。以至于简单到我们只需要增加两行代码,...
Tensorflow官网tfdbg的使用介绍 直接上一个使用的例子吧,将下面的代码保存了tfdbgdemo.py import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python import debug as tf_debug xs = np.linspace(-0.5, 0.49, 100) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="x")...
使用官方的tfdbg进行调试,使用的方式很简单三句话完成: 第一句声明: from tensorflow.python import debug as tf_debug 第二句:对会话封装 sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess) 第三句:过滤(可选) sess.add_tensor_filter(“has_inf_or_nan”, tf_debug.has_inf_or_nan) ...
tfdbg 前段时间debug de到呼天抢地,借此机会认识了一下神秘的tfdbg。 作为一个1/32吊子的程序员,没有比print更适合我的debugging工具,所以tensorflow用到今天我都没试过tfdbg,让它一直安稳待在我那广袤无垠的技术盲区里。 直到我前段时间遭遇那个神秘bug,需要check两个局部变量的值,而print对此无能为力,所以我只能...
TensorFlowDebugger(tfdbg)命令行界面教程.PDF,TensorFlow Debugger(tfdbg)命令行界面教程:MNIST 用tfdbg包装TensorFlow会话 原文链接 : /programme 使用tfdbg调试模型训练 rs_guide/debugger tfdbg CLI常用命令 调试tf学习估计器 译文链接 : http://www.apache.wiki/pag
tfdbg error on windows 10 System information Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow): no OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Windows 10 x64 pro TensorFlow installed from (source or binary):...
搭建tensorflow卷积网络训练flowers5分类模型,其中数据集是自己制作的tfrecords数据集,由于机器实在不给力只能搭建简单的卷积网络(2conv+2fullconnect)进行训练,整个网络搭建流程自己学习到的知识有:tfrecords数据集制作, 数据预处理,数据增广,训练模型数据的保存,tensorboard的使用, tfdbg的使用。数据增广方面除了使用tensorflo...