https://blog..net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序。借助该调试程序，您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态，由
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2019-04-25 10:36:00
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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） ...
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2021-08-12 16:51:00
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直接上一个使用的例子吧，将下面的代码保存了tfdbgdemo.pyimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python import debug as tf_debugxs = np.linspace(-0.5, 0.49, 100)x
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2022-03-04 10:43:43
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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=[N
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2021-07-12 13:52:44
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TensorFlow 调试程序 (tfdbg)
https://tensorflow.google.cn/guide/debuggerTensorFlow 指南 - TensorFlow 工作原理https://tensorflow.google.cn/guide/tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序。借助该调试程序，您可以在训练和推理期间查看运行中 Tensor
作者：fanchenxinok 调试Tensorflow程序 TensorFlow 调试器(tfdbg) 是专门为TensorFlow定制的调试器。在训练或推理的过程中能够让你看到流图的内部结构及状态，由于tensorflow的计算图，使用通常的调试器（如pdb）是看不到的。这个教程展示了怎么样使用tfdbg命令行接口（CLI）工具来调试出现的非数值（nan s）和无穷数值（infs）问题，这是在
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2024-06-04 16:50:47
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TensorFlow 1.0 重大功能及改善
XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。
TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。
添加了新的python 3 docker图像。
使pip包兼容pypi。TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装
调试 TensorFlow Estimator本部分介绍了如何调试使用 Estimator API 的 TensorFlow 程序。这些 API 提供的部分便利性是它们在内部管理 Session。这样一来，上面的部分介绍的 LocalCLIDebugWrapperSession 就不适用了。幸运的是，您仍然可以使用 tfdbg
文 | Google 工具和基础架构软件工程师 Shanqing Cai我们怀着激动的心情与大家分享 TensorFlow 调试程序 (tfdbg)，这个工具可以简化 TensorFlow 中对机器学习 (ML) 模型的调试。TensorFlow 是 Google 的开源 ML 内容库，基于数据流图表。一个典型的 TensorFlow ML 程序包括两个独立的阶段：利用内容库的 Python AP
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2024-03-23 20:12:52
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tensorflow1.0以前的很多API都没法用了，查找起来也很麻烦。干脆在这里贴一个新旧API的转换，以备查用。原文链接：XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。 TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。 添加了新的python 3 docker图像。 使pip包兼容pypi。Tenso
