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這篇文章給大家介紹怎樣調試TensorFlow模型，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
如何來調試Tensorflow模型。
與普通Python代碼相比，由于Tensorflow的符號特性，使得調試Tensorflow代碼變得相對困難。我在這里介紹一些Tensorflow中包含的調試工具，它們使調試變得更加容易。
當使用Tensorflow時，最常見的錯誤可能是將錯誤大小張量傳遞給操作運算。許多Tensorflow操作可以對不同行列數和大小的張量進行操作，這在使用API時可能很方便，但當出現問題時可能會很麻煩。
1、使用tf.assert * ops
一種方法是用tf.assert * ops明確驗證中間張量行列數和大小來減少不必要的錯誤。
查看官方文檔以獲取完整的assertion 操作列表，地址：https://www.TensorFlow.org/api_guides/python/check_ops。
2、使用tf.Print
另一個有用的內置調試函數是tf.Print，對給定張量標記成標準錯誤。
3、使用tf.compute_gradient_error
并非Tensorflow中的所有操作都帶有梯度，我們會在無意中很容易用Tensorflow構建無法計算梯度的圖。用tf.compute_gradient_error檢查梯度。
4、其它
Tensorflow總結和tfdbg（Tensorflow調試器）是可用于調試的其他工具。地址：
https://www.TensorFlow.org/api_guides/python/summary https://www.TensorFlow.org/api_guides/python/tfdbg
關于怎樣調試TensorFlow模型就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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