作成したモデルをデバッグしたい。標準でデバッガが用意されていない。ラップしてデバッグする。計算グラフに基づいています。プログラムは以下の段階から構成されています。用いて、モデルを構築する計算グラフを実行し、学習や予測を行うここで問題となるのが、2番目の計算グラフの実行中にエラーやバグが発生した場合、デバッグが難しいことです。内部構造や内部状態が外から見えないため、どのような状況で計算に失敗したのかわからないからです。呼ばれるdebuggerが用意されています。tfdbgを使うことで、学習中や予測中の内部構造や内部状態を明らかにすることができます。Kerasで使ってデバッグを行う方法を紹介します。tfdbgを使うため、KerasのバックエンドにはTensorFlowを想定しています。短いサンプルコードを通してデバッガの動作を見てみます。Sequentialモデルで定義し、学習します。オブジェクトをデバッグ用のクラス(LocalCLIDebugWrapperSession)でラップしています。インターフェースが起動します。インターフェース内でマウスクリックやコマンドを使うと、その後のコードの実行や、グラフのノードや属性の調査をできます。詳しい使い方については、tfdbgのドキュメントを見てください。まとめKerasで作成したモデルをデバッグしたい。Kerasには標準でデバッガが用意されていない。Kerasのsessionオブジェクトをtfdbgでラップしてデバッグする。(3)ARCHIVEはてなブログをはじめよう!Hironsanさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。