TensorFlow调试器

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-08-26

TensorFlow Debugger(tfdbg)的公共 Python API。

用于添加调试表的函数

当运行时执行 TensorFlow 图时,这些函数可帮助您进行修改 RunOptions 以指定要监视的张量。

  • tfdbg.add_debug_tensor_watch
  • tfdbg.watch_graph
  • tfdbg.watch_graph_with_blacklists

用于调试转储数据和目录的类

这些类允许您在运行时加载和检查从 TensorFlow 图转储的张量值。

  • tfdbg.DebugTensorDatum
  • tfdbg.DebugDumpDir

用于加载调试转储数据的函数

  • tfdbg.load_tensor_from_event_file

张量值谓词

内置张量滤波器谓词,用于支持运行之间的条件断点。

  • tfdbg.has_inf_or_nan

会话包装类和`SessionRunHook`实现

这些类允许你    :

  • 包装 aroundTensorFlow 会话对象来调试普通的 TensorFlow 模型(见 DumpingDebugWrapperSession 和 LocalCLIDebugWrapperSession)
  • 生成 SessionRunHook 对象来调试 tf.contrib.learn 模型(参见 DumpingDebugHook和LocalCLIDebugHook)。
  • tfdbg.DumpingDebugHook
  • tfdbg.DumpingDebugWrapperSession
  • tfdbg.LocalCLIDebugHook
  • tfdbg.LocalCLIDebugWrapperSession
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