如何通过K.function()方法调试keras中的操作流程？

本文共计887个文字，预计阅读时间需要4分钟。

Keras底层使用Theano或TensorFlow，这两个库都被视为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都需预先定义好网络的架构，通常称作计算图。在运行前，需要对计算图进行编译，然后才能执行。

Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都需要提前定义好网络的结构，也就是常说的“计算图”。

在运行前需要对计算图编译，然后才能输出结果。那这里面主要有两个问题，第一是这个图结构在运行中不能任意更改，比如说计算图中有一个隐含层，神经元的数量是100，你想动态的修改这个隐含层神经元的数量那是不可以的；第二是调试困难，keras没有内置的调试工具，所以计算图的中间结果是很难看到的，一旦最终输出跟预想不一致，很难找到问题所在。

这里谈一谈本人调试keras的一些经验：

分阶段构建你的神经网络

不要一口气把整个网络全部写完，这样很难保证中间结果的正确性。加如一个CNN文本分类模型是这样的（如下代码），应该在加了Embedding层后，停止，打印一下中间结果，看看跟embedding向量能不能对上，输出的shape对不对。对上了再进行下一步操作。

有的人觉得这样很浪费时间，但是除非你能一遍写对，否则你将花上5倍的时间发现错误。