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本篇内容主要讲解“怎么调试TensorFlow”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么调试TensorFlow”吧!
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TensorFlow从诞生以来就一直在深度学习框架中稳居老大的位置，虽然自从2018年12月PyTorch 1.0 stable版本正式发布以来，很快减小了差距，但是也难以超越。
TensorFlow的强项在于部署（包括TensorFlow Lite在移动端部署）和运行效率，另外对各种operation的支持特别齐全，基本上你能想到的算子都已经实现好了，直接调用就好。除此之外，Google Brain的各项前沿研究，以及现在DeepMind的很多研究，开源代码肯定都是基于TensorFlow，比如现在很火的AutoML技术等等，所以成为No.1也是自然而然。
但是又不得不吐槽其调试功能，真是太难用了。这也直接导致了TensorFlow的学习曲线异常之陡，和vim的类似，学起来很难很痛苦，但是学好之后，那是相当地爽。
那么，TensorFlow怎么调试呢？使用断点还是print？亦或是高大上的tfdbg？都不是。
由于TensorFlow静态图的设计（eager模式除外，这个后面单独讨论），设置断点根本无法获取实际tensor的值，具体取值都在后台以C++的方式执行。那print呢？也只能打印出tensor的shape信息。tfdbg，这个官方开发的专用工具该行了吧？不过我建议还是不要尝试了，不仅要一点一点敲命令，我在debug大型程序的时候，直接卡死。
对了，还有一种暴力方法，我最开始的时候在使用，就是把tensor拉出来sess.run一把，这样的确可以得到tensor运行的具体值，但是每次要手动改，很麻烦。
好了，神器要出来了：tf.Print. 在老版本的TensorFlow中可以这么用，非常方便：
x = tf.Print(x,[x, x,shape, x[0], …], message=“x debug info”, summarize=100)
其中，x是需要打印的tensor，注意第一个输入是x和输出相同，但其实也可以不同，做一些操作，但一般debug不需要，所以等式左边的输出也是x.
第二个输入在方括号内表示需要打印的东西，可以是tensor x的具体值，或者是其shape，slice，甚至是函数。
第三个输入message用来标识这一处打印，可以自定义字符串。
最后的summarize控制输出元素的数量，比如100就输出x的前100个元素。
对于新版的TensorFlow，使用tf.print，语法如下：
print_op = tf.print(x)
withtf.control_dependencies([print_op]):
out = tf.add(x, x)
sess.run(out)
很方便吧？
虽然不如直接在PyCharm中设置断点方便，但能把tensor打印出来定位问题也就容易多了。当然，如果是学习代码，想单步跟踪，建议使用eager模式，这就和PyTorch的方式非常相近了，当然，牺牲的是运行效率。
到此，相信大家对“怎么调试TensorFlow”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！