Как установить точку останова внутри пользовательской функции метрики в Keras

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Понимание задачи
Установка контрольной точки с помощью breakpoint()
Примечания по отладке
Заключение

Вопрос или проблема

Я пытаюсь написать свои собственные функции метрик в Keras и хотел начать с тестовой функции, поэтому я реализовал функцию f1_score, используя sklearn. Далее мне нужно будет настроить расчет метрик в соответствии с моими оценочными метриками, и поэтому я хочу установить точку останова внутри пользовательской функции метрики, чтобы дополнительно изучить некоторые значения и убедиться, что она рассчитывается так, как я ожидаю. Я пытался просто установить точку останова внутри функции, но программа никогда не останавливается на этой точке, однако, если я что-то вывожу внутри функции, это выводится после каждой партии (каждый раз, когда функция вызывается), что означает, что функция выполняется, как и ожидалось. Вот моя тестовая функция обратного вызова.

# функции обратного вызова метрик
def f1_macro(y_true, y_pred):
    y_true_array = np.squeeze(np.asarray(y_true))
    y_pred_array = np.round(np.squeeze(np.asarray(y_pred)))

    f1 = f1_score(y_true_array, y_pred_array, "macro")
    return f1

Вот что я попробовал без успеха.

tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)

tf.config.run_functions_eagerly(True)

tf.data.experimental.enable_debug_mode()

Установил флаг run_eagerly в true во время компиляции.

model.compile(..,run_eagerly=True)

Кто-нибудь знает, как я могу это сделать?

Спасибо заранее.

Я нашел решение, используя встроенную функцию breakpoint(), как упомянул FLAK-ZOSO здесь
https://stackoverflow.com/questions/69062229/how-to-set-a-breakpoint-inside-a-custom-metric-function-in-keras?noredirect=1#comment122059117_69062229

Ответ или решение

Для успешной настройки контрольной точки (breakpoint) внутри пользовательской функции метрики в Keras необходимо учитывать несколько аспектов работы с отладкой, особенно в контексте выполнения функций и реализации пользовательских метрик. В этом ответе мы рассмотрим, как правильно установить контрольные точки в вашей пользовательской функции метрики, а также предоставим рекомендации и лучший подход к решению данной задачи.

Понимание задачи

Вы разработали собственную метрику, основанную на F1-мере, с использованием библиотеки sklearn. Вы правильно определили, что текущая реализация функции выполняется, так как вы видите вывод в консоли при каждом вызове. Однако стандартный способ установки контрольной точки, например, через IDE или с помощью pdb, не срабатывает. Это связано с особенностями выполнения функций в TensorFlow.

Установка контрольной точки с помощью `breakpoint()`

Чтобы установить контрольные точки непосредственно в вашей пользовательской функции, вы можете воспользоваться встроенной функцией breakpoint(), которая была введена в Python 3.7. Эта функция позволяет вам запускать отладчик в точках, которые вы определяете в коде. Таким образом, вы сможете остановить выполнение программы и исследовать переменные и состояние на момент вызова вашей функции метрики.

Вот как это можно реализовать в вашем коде:

import numpy as np
from sklearn.metrics import f1_score

# Метрики call backs
def f1_macro(y_true, y_pred):
    # Включаем breakpoint для отладки
    breakpoint()  # Останов в этой строке позволит вам исследовать y_true и y_pred
    y_true_array = np.squeeze(np.asarray(y_true))
    y_pred_array = np.round(np.squeeze(np.asarray(y_pred)))

    f1 = f1_score(y_true_array, y_pred_array, average="macro")
    return f1

Примечания по отладке

Запуск Eager Execution: Если ваше приложение использует TensorFlow 2.x, breakpoint() будет работать корректно, так как Eager Execution включен по умолчанию. Если вы используете TensorFlow 1.x или включили графиковое выполнение, рекомендую убедиться, что функции выполняются в режиме, который поддерживает отладку.
Использование IDE: При использовании таких IDE, как PyCharm или VSCode, убедитесь, что вы запускаете код в режиме отладки (debug mode). Это даст вам возможность устанавливать точки останова и исследовать состояние программы в удобной интерактивной среде.
Мониторинг выводов: После установки точки останова вы сможете проанализировать значения y_true и y_pred, что поможет вам в дальнейшем корректировать и улучшать вашу метрику.

Заключение

Использование функции breakpoint() являет собой эффективный способ отладки пользовательских метрик в Keras. Этот метод позволяет вам заглянуть в глубь вычислений и проанализировать данные на этапе выполнения, что, в свою очередь, ведет к более качественной и тщательной доработке вашего кода.

При создании пользовательских функций и метрик в Keras всегда учитывайте различные способы отладки и оптимизации, чтобы гарантировать корректность и точность ваших вычислений.