Tensorflow.js tf.enableDebugMode()函数

Tensorflow.js 是由谷歌开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.enableDebugMode()函数用于启用调试模式，该模式将注册有关每个已执行内核的数据，即内核实现的运行时间，包括结果张量的等级、大小和形状。

笔记：

调试模式会大大降低我们软件的速度，因为它会下载 CPU 中每一个动作的最终结果，而这些结果不能在生产中使用。
Debug 模式不会影响内核性能的时序数据，因为这里的下载时间不计入内核性能时间。

句法：

tf.enableDebugMode()

参数：此方法不包含任何参数。

返回值：返回void。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableDebugMode() method
await tf.enableDebugMode();
  
// Setting prod mode of the
// environment
tf.env().set('PROD', false);
  
// Printing output
console.log(tf.env().flags);

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableDebugMode() method
await tf.enableDebugMode();
  
// Setting debug mode of the environment
tf.env().set("DEBUG", !0)
  
// Setting textures of the environment
tf.env().set('WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES', true);
  
// Calling ready() method
await tf.ready();
  
// Printing output
console.log(tf.env().features);

输出：

{
  "IS_BROWSER": true,
  "IS_NODE": false,
  "DEBUG": true,
  "CPU_HANDOFF_SIZE_THRESHOLD": 128,
  "PROD": false
}

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableDebugMode() method
await tf.enableDebugMode();
  
// Setting debug mode of the environment
tf.env().set("DEBUG", !0)
  
// Setting textures of the environment
tf.env().set('WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES', true);
  
// Calling ready() method
await tf.ready();
  
// Printing output
console.log(tf.env().features);

输出：

{
  "IS_BROWSER": true,
  "IS_NODE": false,
  "DEBUG": true,
  "CPU_HANDOFF_SIZE_THRESHOLD": 128,
  "PROD": true,
  "WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES": true,
  "WEBGL_VERSION": 2,
  "HAS_WEBGL": true
}

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#enableDebugMode