Отладчик Spyder для Tensorflow

Spyder поставляется с мощным отладчиком, который может использоваться для приостановки кода во время выполнения и проверки переменных.

С другой стороны, переменные тензорного потока не могут быть легко проверены. Есть ли способ просмотреть их в Python console в spyder?

Обновить:
Пока я пытался ответить на комментарий Анатолия техтоника, я решил написать фиктивную программу, чтобы показать ситуацию:

import tensorflow as tf

class foo(object):

    def __init__(self, a, b):
        self.a = tf.constant(a)
        self.b = tf.constant(b)
        init = tf.initialize_all_variables()
        self.c = self._foo_add()
        # Launch the session
        self.sess = tf.InteractiveSession()
        self.sess.run(init)

    def _foo_add(self):
        m = tf.add(self.a,self.b)
        return tf.add(m, tf.constant(1))

    def print_foo(self):
        return self.sess.run(self.c)

f = foo(2,3)
print f.print_foo()

Если поставить контрольную точку в операторе return функции_foo_add, нажать кнопку debug и ввести m.eval()в консоль, можно получить доступ к ее значению, которое в этом случае будет равно 5.
Думаю, это ответ на мой вопрос. Спасибо Анатолию техтонику.

1 ответ

  1. Вы рассматривали возможность использования отладчика tensorflow

    https://www.tensorflow.org/api_guides/python/tfdbg

    Поставляется с учебником MNIST

    http://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger

    Альтернатива: ноутбук Jupyter, похоже, имеет похожее расширение
    (desiptes проект кажется несуществующим)

    https://github.com/ericjang/tdb