在 Eager 模式下使用 pdb 在 TensorFlow 中调试回调答案

【问题标题】：Debugging a callback in TensorFlow with pdb in eager mode在 Eager 模式下使用 pdb 在 TensorFlow 中调试回调
【发布时间】：2020-07-12 21:59:09
【问题描述】：

如何正确调试 TensoFlow 中 pdb in eager 执行模式的回调？以下场景显示了该错误。回调是这种形式的度量函数：

def my_custom_metric_in_top_k(k):
    def metric_in_top_k(labels,predictions,features):
        import pdb
        pdb.set_trace()
        ...
    return metric_in_top_k

在 pdb 控制台中，我使用sess=tf.compat.v1.InteractiveSession() 创建一个会话，然后我可以通过labels.eval() 获取标签张量的值。但是，当我运行 predictions.eval() 时，出现以下错误

*** tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：读取资源变量 group_score/dense_2/bias 时出错容器：本地主机。这可能意味着变量是未初始化。未找到：资源 localhost/group_score/batch_normalization_2/gamma/N10tensorflow3VarE 不存在。

导致错误的原因以及如何使predictions.eval() 工作？另外，关于在 TensorFlow 中调试回调有什么建议吗？

编辑：我怀疑问题在于有两个不同的会话：交互式会话和用于读取模型的会话。但是，我通过在创建 Estimator 实例时提供一个包含训练检查点的目录以及在估计器上调用 evaluate 来读取模型。在我看来，会话是在估算器中的某个位置创建的。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow debugging pdb

【解决方案1】：

如果有人遇到类似问题，问题是 TF 关闭了急切执行模式。检查方法是通过tf.execusing_eagerly() 调用。

【讨论】：