tf.data.experimental.enable_debug_mode

Включает режим отладки для tf.data.

tf.data.experimental.enable_debug_mode()

Пример использования модуля pdb:

import tensorflow as tf
import pdb

tf.data.experimental.enable_debug_mode()

def func(x):
  # Python 3.7 and older requires `pdb.Pdb(nosigint=True).set_trace()`
  pdb.set_trace()
  x = x + 1
  return x

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.map(func)

for item in dataset:
  print(item)

Режим отладки оказывает два эффекта:

1) Все преобразования, которые вносят асинхронность, параллелизм или недетерминированность в выполнение входного конвейера, будут выполняться синхронно, последовательно и детерминированно.

2) Все пользовательские функции, передаваемые в преобразования tf.data, такие как map, будут обёрнуты в tf.py_function, чтобы их тело выполнялось «немедленно» как функция Python, а не как трассируемый граф TensorFlow, что является поведением по умолчанию. Обратите внимание: даже при включённом режиме отладки пользовательская функция по-прежнему трассируется для определения формы и типа её выходных данных; в результате любые инструкции print или точки останова сработают один раз во время трассировки, прежде чем начнётся фактическое выполнение входного конвейера.

Примечание: Поскольку настройка режима отладки влияет на создание входного конвейера tf.data, её следует включить до определения любых объектов tf.data.