TensorFlow Graphics のデバッグモード

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Tensorflow Graphics は、L2 正規化テンソルだけでなく、入力が特定の範囲にあることを期待する三角関数にも大きく依存しています。最適化中の更新によって、変数が、こういった関数が Inf または NaN 値を返してしまう値を取るようになってしまう場合があります。このような問題のデバッグを簡単に行えるようにするため、TensorFlow Graphics には、グラフにアサーションをインジェクトして適切な範囲と返される値の妥当性を確認するデバッグフラグが用意されています。このため計算が減速する可能性があるため、デフォルトではデバッグフラグは False に設定されています。

ユーザーは、-tfg_debug フラグを設定することで、コードをデバッグモードで実行することができます。このフラグの設定は、次の 2 つのモジュールをインポートすることによっても行えます。

from absl import flags
from tensorflow_graphics.util import tfg_flags

この後に、次の行をコードに追加します。

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