如何在 TensorFlow 2.0 中调试 Keras？

Question

其实我在TensorFlow 1.13.0中就已经发现了这个问题。（tensorflow1.12.0 运行良好）

我的代码被列为一个简单的例子：

def Lambda layer(temp):
    print(temp)
    return temp

在我的 Keras 模型中用作 lambda 层。在tensorflow1.12.0中，print(temp)可以输出如下的详细数据

[<tf.Tensor: id=250, shape=(1024, 2, 32), dtype=complex64, numpy=
array([[[ 7.68014073e-01+0.95353246j,  7.01403618e-01+0.64385843j,
          8.30483198e-01+1.0340731j , ..., -8.88018191e-01+0.4751519j ,
         -1.20197642e+00+0.6313924j , -1.03787208e+00+0.22964947j],
        [-7.94382274e-01+0.56390345j, -4.73938555e-01+0.55901265j,
         -8.73749971e-01+0.67095983j, ..., -5.81580341e-01-0.91620034j,
         -7.04443693e-01-1.2709806j , -3.23135853e-01-1.0887597j ]],

因为我把1024当成batch_size用了。但是当我更新到 tensorflow1.13.0 或 TensorFlow 2.0 时，相同代码的输出

Tensor("lambda_1/truediv:0", shape=(None, 1), dtype=float32)

这太糟糕了，因为我不知道确切的错误。那么，您知道如何解决吗？

Answer 1

您看到该输出是因为 Keras 模型正在转换为其图形表示，因此 print 打印 tf.Tensor 图形描述。

要在使用 Tensorflow 2.0 时查看 tf.Tensor 的内容，您应该使用 tf.print 而不是 print，因为前者会转换为其图形表示，而后者不会.

如何在 TensorFlow 2.0 中调试 Keras？

How to debug Keras in TensorFlow 2.0?

tensorflow

keras

tensorflow2.0

eager-execution