使用命令行界面（command-line interface，缩写：CLI）调试tensorflow代码

参考文章：https://blog.****.net/jk981811667/article/details/78913973/

使用tensorflow自带的debug很方便，

run –f has_inf_or_nan 查看网络中产生的nan或者0值

如上显示的是出现nan值的tensor，可以打印出该tensor的array值

查看nan值出现的原因，使用使用ni conv4/conv4:0，结果如下：

查询conv3/Relu值，结果如下：

可以查询0值的来源，进行debug调错。