1樓：帶你飛
首先需要明確各個緯度的意義，然後在進行運算的時候，不妨把batch設定為1，多看幾遍運算結果，理解各個緯度的作用關係，加上一些時間積累，就能夠做到準確無誤的使用各種矩陣操作
2樓：eddy
你可以設計有規律的輸入，比如從1到9（假設輸入是3*3矩陣），然後看輸出是也存在對應規律，還有就是可以用tensorboard視覺化，直方圖統計等也能發現一些問題
3樓：臉雲
一般形狀對了，框架本身提供的運算不會出問題，碰到 bug 是小概率事件，但是確實出現過。
動態圖(TF 1.5+eager execution/TF2.0/PyTorch)的話，就像程式除錯一樣，斷點、單步到相應位置，檢查變數值就好
TF靜態圖的話，有 tf.print/tf.assert/tf.
py_func/tf_debug 可以在執行期檢查，當然也可以 summary - tensorboard 視覺化的檢查
初學的時候，或者懷疑有 bug 時，可以利用全 0 /全 1 矩陣人為控制運算結果，有異常就會很顯眼。
4樓：墨雨蕭軒
好問題，我也想知道有啥好的辦法沒。確實很難驗證，所以只能靠寫的時候盡可能的小心了。
一般如果你理解各個操作的含義並且沒有用錯API的話，那基本上靠tensor的形狀就能大體上判斷是否照著期望在工作。
5樓：
這個問題是做框架的人要思考的，如果你懷疑某個運算有問題，你可以設計實驗去測試你的想法。確定有問題的話去 Github 提交 issue 就好。
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