TensorFlow调试技巧与最佳实践 🛠️

常见错误排查 ✅

• 设备不匹配：检查tf.config.list_physical_devices()是否包含预期的GPU/TPU
• 数据类型问题：使用tf.debugging.check_numerics()验证张量数值合法性
• 模型收敛缓慢：通过TensorBoard可视化损失曲线 /Community/Technology_Tutorials/Python/Tutorial/TensorFlow_TensorBoard

调试工具推荐 🔍

1. TensorBoard 📊
   • 实时监控训练指标
   • 可视化计算图结构
2. print调试 📜
   • 关键节点添加tf.print()输出
   • 使用logging模块记录调试信息
3. 断言检查 ⚠️
   • tf.debugging.assert_allclose()验证数值精度
   • tf.debugging.assert_shapes()确认张量形状

实战技巧 💡

• 在tf.function装饰器中启用experimental_run_tf_function=False禁用自动图形
• 使用tf.debugging.set_log_device_placement(True)定位设备分配问题
• 通过tf.summary.create_file_writer()自定义日志记录格式

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