Tensorflow'da tf.estimator'da tensorflow hata ayıklama aracı tfdbg nasıl kullanılır?

Question

Tensorflow sürüm 1.4 ile çalışıyorum ve train() işlevimde hata ayıklamak istiyorum. Bu bağlantıyı https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger#debugging_tf-learn_estimators_and_experiments

İçeride

tf.contrib.learn Estimators için bunu yapmak için bir yoldur, ama ben tf.estimator (1.4 sürümü yeni) uyarlamak için bir yol bulmak mümkün değil.

Bu ben denedim budur:

from tensorflow.python import debug as tf_debug 

# Create an estimator 
my_estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, 
             params=model_params, 
             model_dir='/tb_dir', 
             config=config_estimator) 

# Create a LocalCLIDebugHook and use it as a hook when calling train(). 
hooks = [tf_debug.LocalCLIDebugHook()] 

# Train 
my_estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10,hooks=hooks) 

Ama bu hata içine çalıştırıyorum:

> --------------------------------------------------------------------------- error 
Traceback (most recent call 
> last) <ipython-input-14-71325f3c8f14> in <module>() 
>  7 
>  8 # Train 
> ----> 9 my_estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10,hooks=hooks) 
> 
[...] 
> 
> /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/debug/cli/curses_ui.py 
> in _screen_launch(self, enable_mouse_on_start) 
>  443 
>  444  curses.noecho() 
> --> 445  curses.cbreak() 
>  446  self._stdscr.keypad(1) 
>  447 
> 
> error: cbreak() returned ERR 

birisi bana doğru yönde işaret edebilir?

Answer 1

Varsayılan değer, komut satırında çalışmak üzere ayarlanır; Pycharm gibi IDE kullanıyorsanız, UI türünü değiştirmek en basit çözümdür.

Dene:

hooks = [tf_debug.LocalCLIDebugHook(ui_type="readline")] 

yerine:

Eğer pycharm kullanmak durumunda

hooks = [tf_debug.LocalCLIDebugHook()]  

, yapılandırma parametreleri --debug

Bir Jupyter dizüstü ile çalışan ve am