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Debug-Modus für TensorFlow-Grafiken

Tensorflow-Grafiken basieren stark auf L2-normalisierten Tensoren sowie trigonometrischen Funktionen, die erwarten, dass ihre Eingaben in einem bestimmten Bereich liegen. Während der Optimierung können diese Variablen durch eine Aktualisierung Werte annehmen, die dazu führen, dass diese Funktionen Inf oder NaN Werte zurückgeben. Um das Debuggen solcher Probleme zu vereinfachen, bietet TensorFlow Graphics ein Debug-Flag, das Zusicherungen in das Diagramm einfügt, um die richtigen Bereiche und die Gültigkeit der zurückgegebenen Werte zu überprüfen. Da dies die Berechnungen verlangsamen kann, ist das Debug-Flag standardmäßig auf False gesetzt.

Benutzer können das Flag -tfg_debug , um ihren Code im Debug-Modus auszuführen. Das Flag kann auch programmgesteuert gesetzt werden, indem zuerst diese beiden Module importiert werden:

 from absl import flags
from tensorflow_graphics.util import tfg_flags
 

und dann durch Hinzufügen der folgenden Zeile zum Code.

 flags.FLAGS[tfg_flags.TFG_ADD_ASSERTS_TO_GRAPH].value = True