如何用TensorFlow提供的新工具调试模型？

在TensorFlow中训练模型时，您可能遇到调试模型的问题。TensorFlow提供了一些工具来帮助您更轻松地调试模型。

与常规python代码相比，TensorFlow的符号特性使的TensorFlow的代码调试变得相对困难。这里我介绍一些TensorFlow附带的工具，使调试更容易。使用TensorFlow时最常见的错误可能是传递形状错误的张量。许多TensorFlow操作可以在不同秩(rank)或形状(shape)的张量上工作，但是某些操作对传递给它们的张量形状有限制。对于那些有尺寸约束的操作，如果遇到形状错误，您将收到错误信息。

TensorFlow提供了许多工具来帮助您进行调试。在某些情况下，当您试图对不支持当前数据类型的操作应用数据时，TensorFlow将触发错误信息。在其他情况下，操作可能会执行成功，但是结果并不符合您的预期。

TensorBoard

TensorBoard是一个可视化工具，可帮助您跟踪TensorFlow模型的训练进度。它可以显示各种指标，例如模型的损失函数、准确率和训练时间。TensorBoard还可以显示模型的权重和偏置。

要使用TensorBoard，您需要先安装它。安装TensorBoard后，您可以在训练模型时使用--logdir标志将日志数据写入TensorBoard。然后，您可以使用TensorBoard的Web界面查看日志数据。

tfdbg

tfdbg是一个调试工具，可帮助您逐行检查TensorFlow模型。它允许您检查张量的值、梯度和权重。tfdbg还可以让您设置断点和条件断点。

要使用tfdbg，您需要先安装它。安装tfdbg后，您可以在训练模型时使用--debug标志启用tfdbg。然后，您可以使用tfdbg的命令行界面或Web界面来调试模型。

符号调试

符号调试允许您在TensorFlow图中查看张量和操作。这可以帮助您理解模型的结构和行为。要使用符号调试，您需要使用TensorFlow的tf.GraphDef类。

tf.GraphDef类包含模型的图的定义。您可以使用tf.GraphDef类的as_graph_def()方法来获取模型的图的定义。然后，您可以使用TensorFlow的tf.InteractiveSession类来创建交互式会话。在交互式会话中，您可以使用tf.get_default_graph()方法来获取模型的图。

然后，您可以使用tf.print_op()函数来打印张量或操作的名称。您还可以使用tf.summary.tensor_summary()函数来将张量或操作的可视化结果添加到TensorBoard。

总结

TensorFlow提供了一些工具来帮助您调试模型。这些工具包括TensorBoard、tfdbg和符号调试。TensorBoard可以帮助您跟踪模型的训练进度。tfdbg可以帮助您逐行检查模型。符号调试允许您在TensorFlow图中查看张量和操作。