tensorflow2.0 - 如何调试 tf2，尤其是变压器

Question

寻找有关 TF2 模型调试器的建议。我想根据 自己的数据训练以下变压器模型https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/transformer/v2 。我的问题是我很难从data_pipeline.py文件中弄清楚 _parse_example 函数返回的数据的形状。首先，Pydev不会在 _parse_example 函数内刹车，PyCharm也不会，它似乎在内部使用Pydev。TensorBoard 2.0.0 提供的选项似乎适用于 TF1，而不是 TF2：

1. sess = tf.Session() sess = tf_debug.TensorBoardDebugWrapperSession(sess, "localhost:6064") sess.run(my_fetches)
2. hook = tf_debug.TensorBoardDebugHook("localhost:6064") my_estimator.fit(x=x_data, y=y_data, steps=1000, monitor=[hook])
3. keras.backend.set_session(tf_debug.TensorBoardDebugWrapperSession(tf.Session(), "localhost:6064")) model.fit(...)

那么我可以使用什么工具来查看张量的数据及其形状呢？上面列表中的选项 2 似乎是有道理的，除了我没有看到从转换器的 TF2 实现中调用 my_estimator.fit 的事实。

我的环境是在 Ubuntu 18.04 中使用 anaconda 创建的：conda create -n mytest tensorflow-gpu。我使用 Eclipse 和 PyDev 插件。

谢谢。

标签： tensorflow2.0transformer