こちらのチュートリアルから作成した、動作中の TensorFlow Debugger のスクリーンキャスト
Print Ops などの別のデバッグ オプションと比べると、
tfdbg で必要になるコードの変更行数は少なく、グラフを包括的にカバーでき、デバッグの対話性も高くなっています。これによって、モデルの開発やデバッグのワークフローをスピードアップできるでしょう。さらに、サーバー環境からダンプしたテンソルの
オフライン デバッグや
tf.contrib.learn との統合などの追加機能も搭載されています。早速使ってみたい方は、
ドキュメントをご覧ください。こちらの
研究論文では、
tfdbg の仕様が詳しく説明されています。
tfdbg を動作させるには、TensorFlow バージョン 0.12.1 以上が必要です。バグの報告は、
TensorFlow の GitHub 問題ページで問題をオープンしてください。一般的な使用方法やヘルプについては、
tensorflow タグを付けて StackOverflow で質問してください。
- 謝辞
本プロジェクトは、Google TensorFlow Core/API チームおよび応用人工知能チームのメンバーの助力やフィードバックなしには実現できませんでした。
Posted by
Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud
