機械学習ライブラリ「TensorFlow 2.7」がリリース

「TensorFlow 2.7」では、デバッグエクスペリエンスを大幅に改善し、スタックトレースの簡素化、カスタムKerasレイヤから発生したエラーでの追加のコンテキスト情報の表示、KerasとTensorFlowのすべてのエラーメッセージの幅広い監査といった変更が行われている。 スタックトレースの簡素化では、エラー時に表示されるスタックトレースをデフォルトでフィルタリングし、TensorFlow内部コードに由来するフレームを非表示にすることで、重要な情報のみを表示する。これによって、スタックトレースがより単純かつ短くなり、コードの問題を理解した修正が容易になる。なお、TensorFlowコードベース自体を実際にデバッグしている場合は、tf.debugging.disable_traceback_filtering()を呼び出すことでフィルタリングメカニズムをオフにできる。 カスタムKera