keras调试的正确打开方式：一句话让你把tensorflow当pytorch用

现在大家应该用的都是tensorflow 2.0 以上版本，这个笔记针对的就是tf2的调试。
之前全网搜了很多keras的调试方法，根本不得要领，把简单的事情弄复杂，很是误人子弟。

其实，只需要一句话，就可以把keras当成pytorch了，极易调试。
tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)
什么是调试？比如我想自定义一个损失函数，比如：

def my_loss(y_true, y_pred):return 10000 * (y_true - y_pred) ** 2

显然，很多时候我并不能一次就写对，因此我希望能进入到函数中去，用一例实际的y_true 和 y_pred，进行调试，通过数值帮助我验证我代码逻辑的准确性。

理想很丰满，现实很骨感。
如果你直接使用以下的代码

model.compile(optimizer=opt, loss=my_loss)
model.fit(data, data)

然后你这样的打上断点进行debug：

虽然你可以成功的进入到函数中，但结果是：

所有数据都是None，这是因为你只建立了一个图，没有实际的数据，而面对一堆None数据，你如何调试？你都不知道错误在哪，这断点不如不打。

这就是我想强调的问题所在！tf2.0号称默认动态图，但其实调试的时候还是以类似静态图的方式进行的
所以，需要手动在代码开始的时候加入一句：
tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)
就可以了！

可以看到，同样的断点，在加了使用动态图的上面这句代码后，每次调试的时候，就不再是None，而是具体的数值了！
同时，你可以随意的在debug console里进行各种交互：

点击console 和 debug按钮，就可以进入交互模式，这个的效果是和 matlab的断点后在命令行进行调试是完全一样，我觉得是做数据研究必备的！

什么？动态图影响了运行速度？你调试完代码成功后注释掉不就行了！

不够pytorch？想看哪一层的输出，在那一层后面插一个lambda层，然后断点在lambda层里就可以了！
觉得太轻松？
参考下tensorflow的这个例程吧，配合这个动态图调试，和pytorch几乎一模一样了！

https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced

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