tf.debugging 模块介绍

tf.debugging 模块提供了一些用于调试 TensorFlow 代码的函数。以下是一些常见的 tf.debugging 模块中的函数以及相应的代码示例：

1. tf.debugging.assert_equal： 检查两个张量是否相等，如果不相等，则引发异常。

import tensorflow as tf

# 创建两个张量
tensor_a = tf.constant([1, 2, 3])
tensor_b = tf.constant([1, 2, 4])

# 使用 tf.debugging.assert_equal 检查两个张量是否相等
tf.debugging.assert_equal(tensor_a, tensor_b, message="Tensors are not equal")

# 如果两个张量相等，下面的语句将被执行
print("Tensors are equal!")

2. tf.debugging.assert_greater 和 tf.debugging.assert_greater_equal： 分别检查张量是否大于或等于给定的阈值，如果不满足条件，则引发异常。

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([4, 5, 6, 7, 8])

# 设置阈值
threshold = tf.constant(3)

# 使用 tf.debugging.assert_greater 检查张量元素是否大于阈值
tf.debugging.assert_greater(tensor, threshold, message="Tensor elements should be greater than the threshold")

# 如果所有元素都大于阈值，下面的语句将被执行
print("All elements are greater than the threshold!")

3. tf.debugging.assert_less 和 tf.debugging.assert_less_equal： 分别检查张量是否小于或等于给定的阈值，如果不满足条件，则引发异常。

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])

# 设置阈值
threshold = tf.constant(6)

# 使用 tf.debugging.assert_less 检查张量元素是否小于阈值
tf.debugging.assert_less(tensor, threshold, message="Tensor elements should be less than the threshold")

# 如果所有元素都小于阈值，下面的语句将被执行
print("All elements are less than the threshold!")

4.  tf.debugging.check_numerics： 检查张量中是否包含非数值（NaN）或无穷大（Inf），如果存在，则引发异常。

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([1.0, 2.0, float('nan'), 4.0, float('inf')])

# 使用 tf.debugging.check_numerics 检查张量是否包含非数值或无穷大
tf.debugging.check_numerics(tensor, message="Tensor contains NaN or Inf")

5. tf.debugging.assert_shapes： 检查张量的形状是否满足指定的要求，如果不满足条件，则引发异常。

import tensorflow as tf

# 创建两个张量
tensor_a = tf.constant([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6]])

tensor_b = tf.constant([[1, 2],
                       [3, 4]])

# 使用 tf.debugging.assert_shapes 检查张量的形状是否匹配
tf.debugging.assert_shapes([(tensor_a, (2, 3)), (tensor_b, (2, 2))], message="Shapes do not match")

这些函数可用于确保在开发和调试 TensorFlow 模型时数据和计算的正确性。在生产环境中，通常可以选择关闭调试操作以提高性能。

参考：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/debugging