Tensorflow Graphics는 L2 정규화된 텐서와 입력이 특정 범위에 있을 것으로 예상하는 삼각 함수에 크게 의존합니다. 최적화 중에 업데이트를 통해 이들 변수에서 이들 함수가 Inf 또는 NaN 값을 반환하도록 하는 값을 갖을 수 있습니다. 이러한 문제를 보다 간단하게 디버깅하기 위해 TensorFlow Graphics는 그래프에 어설션을 주입하여 반환된 값의 올바른 범위와 유효성을 확인하는 디버그 플래그를 제공합니다. 이로 인해 계산 속도가 느려질 수 있으므로 디버그 플래그는 기본적으로 False로 설정됩니다.
사용자는 -tfg_debug 플래그를 설정하여 디버그 모드에서 코드를 실행할 수 있습니다. 플래그는 먼저 다음 두 모듈을 가져와서 프로그래밍 방식으로 설정할 수도 있습니다.
from absl import flags
from tensorflow_graphics.util import tfg_flags
그런 다음 코드에 다음 줄을 추가합니다.
flags.FLAGS[tfg_flags.TFG_ADD_ASSERTS_TO_GRAPH].value = True