如何调试异常精确的TensorFlow模型？ - 腾讯云开发者社区

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Tensorflow入门教程（十）——调试TensorFlow模型

上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。...与普通Python代码相比，由于Tensorflow的符号特性，使得调试Tensorflow代码变得相对困难。我在这里介绍一些Tensorflow中包含的调试工具，它们使调试变得更加容易。...2、使用tf.Print 另一个有用的内置调试函数是tf.Print，对给定张量标记成标准错误。 ?...3、使用tf.compute_gradient_error 并非Tensorflow中的所有操作都带有梯度，我们会在无意中很容易用Tensorflow构建无法计算梯度的图。...4、其它 Tensorflow总结和tfdbg（Tensorflow调试器）是可用于调试的其他工具。

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如何调试 Go mod 的各种异常

Go mod 自从诞生之日就带来了太多太多的争议，当然不能否认它的设计初衷是好的。然而在调试其各种异常时，却浪费了太多开发者的时间。可以毫不客气的说，从来没有一种语言的版本管理，能让人如此崩溃。...本文记录了一些我的踩坑经验，希望能给还在挣扎中的 Gopher 一些帮助。...以我的个人摸索经验来看，why 和 graph 的输出就是一坨垃圾，只会给开发者带来更多的心智负担。...实际上，调试 go mod 问题最好的工具是 go get ，这样可以只会输出异常模块的依赖树，去掉那些烦人的干扰信息。如果再加上 -x 选项后，更是屡试不爽。...比如 b 需要 a v2.0.0 的一些新特性的话，简单的 replace 往往不能解决这个问题。如何解决呢？自己去处理。

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C++如何快速调试异常位置？

1.明确调试的问题在一个大项目中，很多地方会throw异常，当碰到crash或者抛出异常时，我们需要解决两个问题：第一：异常的源头：究竟哪里抛出了异常第二：异常的处理：捕获异常位置对于异常来说，...可能是有我们自己编写的throw触发，也可能是底层库的throw，所以到底是哪里触发的非常难以确认。...值得注意的是，我们可以在上面catch/throw后面加上异常类型。...，这里项目中可能是一个函数调用，然后函数的函数里面才会去throw，所以比较难以发现，这里就不模拟的，直接throw，那么如何让gdb停在throw这一行一集catch这一行呢？...这就是上面要说的两个场景调试！

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TensorFlow的Debugger调试实例

首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...，看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法...03 总结使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import...(sess) 3.加入异常值对应的过滤器 sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tfdbg.has_nan_or_inf) 4.运行代码，并在带过滤器的情况下运行...r -f has_inf_or_nan 5.跟踪异常值产生的节点，并找到异常值来源在源码中的位置（这个比较灵活，有些可能需要回溯几个节点，有些直接可查） ni -t Discrim/add_2

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TensorFlow的Debugger调试实例

首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法with...03 总结使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import...(sess) 3.加入异常值对应的过滤器 sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tfdbg.has_nan_or_inf) 4.运行代码，并在带过滤器的情况下运行...r -f has_inf_or_nan 5.跟踪异常值产生的节点，并找到异常值来源在源码中的位置（这个比较灵活，有些可能需要回溯几个节点，有些直接可查） ni -t Discrim/add_2

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如何利用高斯混合模型建立更好、更精确的集群？

本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...让我们了解 k-means 算法是如何工作的，以及该算法可能达不到预期的情况。 k-means 聚类简介 k-means 聚类是一种基于距离的聚类算法。...这意味着它试图将最近的点分组以形成一个簇。让我们仔细看看这个算法是如何工作的。这将帮助你了解高斯混合模型是如何在本文后面发挥作用的。因此，我们首先定义要将总体划分为的组的数量——这是 k 的值。...因此，对于具有 d 个特征的数据集，我们将得到 k 个高斯分布（其中 k 相当于簇的数量）的混合，每个都有一定的平均向量和方差矩阵。但是，如何分配每个高斯分布的均值和方差值？...那么，GMM 如何使用 EM 的概念，以及如何将其应用于给定的点集？让我们看看！高斯混合模型中的期望最大化让我们用另一个例子来理解这一点。我想让你在读的时候自己也思考以下。

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如何查看Tensorflow SavedModel格式模型的信息

在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。...我们以《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》里的模型代码为例，从语句： signature = predict_signature_def(inputs={'myInput':...，我们就可以显示SavedModel的模型信息： python $TENSORFLOW_DIR/tensorflow/python/tools/saved_model_cli.py show --dir...小结按照前面两种方法，我们可以对Tensorflow SavedModel格式的模型有比较全面的了解，即使模型训练者并没有给出文档。有了这些模型信息，相信你写出使用模型进行推断更加容易。

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如何合并两个TensorFlow模型

在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。...在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中，我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。...在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。背景为什么需要合并两个模型？...在研究如何连接两个模型时，我在这个问题上卡了很久。先的想法是合并模型之后，再加载变量值进来，但是尝试之后，怎么也不成功。...最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换中获得了灵感，将模型中的变量固定下来，这样就不存在变量的加载问题，也不会出现模型变量未初始化的问题。

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如何用TF Serving部署TensorFlow模型

本文将给出一篇动手教程，上线部署一个预训练的卷积语义分割网络。文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。...TensorFlow Serving Libraries — 概述我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。...总之，Loader需要知道模型的相关信息，包括如何加载模型如何估算模型需要的资源，包括需要请求的RAM、GPU内存。Loader带一个指针，连接到磁盘上存储的模型，其中包含加载模型需要的相关元数据。...为TF Serving导出模型将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。...TensorFlow Saver提供模型checkpoint磁盘文件的保存/恢复。事实上SavedModel封装了TensorFlow Saver，对于模型服务是一种标准的导出方法。

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RocketMQ 消费异常如何重新发送消息并调试

业务场景 RocketMQ 消费异常，但是重试间隔时间太长（HTTP协议重试策略），需要快速定位到系统异常问题，所以需要手动在控制台发送消息并且发送。...异常消息日志 RocketMQ 云消息队列 RocketMQ 版（原ONS）是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台。...您可以通过消费死信队列中的死信消息来恢复业务异常。消息重试主要功能行为包括：重试间隔：上一次消费失败或超时后，距下次消息可被重新消费的间隔时间。...由于这里是使用的HTTP协议，所以直接看HTTP协议重试策略 HTTP协议重试策略重新发送消息 Step 1. 查找需要发送的 Topic Step 2....tag 填写好相关信息后，点击发送就可以立马进入消费了，从而快速解决系统异常问题。

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如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...将TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。数据集为猫狗大战数据集，数据示例如下所示，相关数据已经制作成tfrecords格式。 ?...注意 TensorFlow模型在导出时，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。...目前，X2Paddle中支持TF保存的pb模型，但是需要注意的是，在保存pb模型的时候，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。为了方便大家，模型保存的函数如下。

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如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...虽然诸如optimize_for_inference和freeze_graph之类的工具裁剪了训练节点，但我也遇到过不能像我期望的那样精确执行的情况（例如，有一次，我必须参考一个很棒的博客文章手动从冻结图中删除...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。

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如何对接入公众号的大模型进行调试

引入昨天我们学习了怎么将大模型接入公众号，今天我们来维护一下大模型，让它更智能吧。废话不多说直接开始。...新增/删除组件在项目开发界面点一下智能体进入到配置的调试界面在这个界面可以对我们的大模型进行一系列的调试，例如可以对机器人设置一个快捷指令菜单，可以让使用的用户对机器人进行更精准的功能使用。...工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。可以添加一些工作的插件，让打工生活更加丰富多彩。...总结创建的大模型初衷是为了方便自己或者用户，同时也希望开发者们能够及时的去维护自己的大模型，让大模型的环境更加丰富多彩，同时我也跟绝大多数开发者一样愿意将自己的插件分享出来，同时也希望各位用户嘴下留情，...对于大模型的延迟问题这边也会尝试调用其他更快的api希望各位用户们不要嫌弃，这边正在努力成长去更新去探索新功能！

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【TensorFlow2.0】如何搭建网络模型？

大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第四篇文章，讲述网络模型的搭建。...今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。...作者&编辑 | 汤兴旺上一期，我们讲解了如何使用TensorFlow2.0从自己的磁盘读取数据，今天我们就来看看如何使用层来搭建网络。...1 使用Keras API构建网络模型架构在Keras API中，定义网络是比较简单的，我们主要用到的就是Sequential类，下面看看如何具体使用它来定义网络： from tensorflow.keras...总结本期我们详细介绍了如何使用TensorFlow2.0完成网络模型的搭建。

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如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型

模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...tensorflow-addons pip install tensorflow-probability==0.22.1 pip install onnx-tf 接下来 onnx-tf convert

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tensorflow版的bvlc模型

研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图：下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet

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2.1 TensorFlow模型的理解

TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....数据模型-张量张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...：name，shape, dtype，对应的是它的名称，维度和类型 4.1 name name在TensorFlow中是张量的唯一标识，由于其遵循TensorFlow的变量管理机制，所以它也能表达出这个张量是如何计算出来的...运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。

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tensorflow的模型持久化

以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...比如在测试或者离线预测试时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播稀疏得到输出层即可，而不需要类似于变量初始化、模型保存等辅助节点的信息。...tensorflow提供了export_meta_graph函数，这个函数支持以json格式导出MetaGraphDef Protocol Buffer。以下代码展示了如何使用这个函数。...和持久化tensorflow模型运算对应的是加载tensorflow模型的运算，这个运算的名称是由restore_op_name属性指定。...tensorflow提供了tf.train.NewCheckpointReader类来查看保存的变量信息。以下代码展示了如何使用tf.train.NewCheckpointReader类。

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如何使用TensorFlow mobile部署模型到移动设备

幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤：将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能在你的应用中使用...这是一种很小但具备合理精确度的移动架构。在这儿下载预训练模式（只有5M！)。在转权值之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。

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python-异常处理和错误调试-asyncio中的错误调试（二）

使用日志系统在 asyncio 中，我们还可以使用日志系统进行调试。日志系统可以将程序运行时的信息输出到指定的日志文件或者控制台中，从而方便我们查看程序运行时的状态。...在输出日志信息时，我们可以指定日志级别，从而控制输出信息的详细程度，例如，使用 logging.error() 输出的信息将会输出到控制台或者日志文件中，并且只有当日志级别设置为 error 时才会输出...在使用日志系统进行调试时，我们可以将日志级别设置为 DEBUG，从而输出更为详细的信息。...logging.DEBUG) await coro()asyncio.run(main())在上述代码中，我们使用 logging.basicConfig() 函数将日志级别设置为 DEBUG，从而输出更为详细的信息...当程序运行时，会在控制台输出以下信息：DEBUG:root:进入 coro 函数通过输出的信息，我们可以知道程序在哪个函数中出现了错误，从而更方便地进行调试。

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