TF小黑屋是机器学习框架TensorFlow中的一个功能，用于记录运行时出现的各类错误。在TensorFlow 1.x版本中，错误信息通常只打印到控制台上，很难追溯到具体的代码位置，而TF小黑屋则可以将错误信息以更加友好的方式展示，同时还能提供更加详细的调试信息，帮助开发者更快地定位和解决问题。
进入TF小黑屋的 *** 有两种：一种是在代码中通过设置tf.debugging.enable_check_numerics(True)来启用小黑屋，另一种是在命令行中启动Python解释器时加上-e参数，如python -e "import tensorflow as tf;tf.debugging.enable_check_numerics(True);print('hello world')"
在使用TF小黑屋时，需要注意以下几点：
1. Tf小黑屋可能会对模型的运行性能产生一定影响，因此在模型训练时不建议一直开启。
2. 如果出现"NaN"或"Infinity"等异常值，需要及时停止模型运行，否则可能会影响后续训练或预测。
3. TF小黑屋记录的错误信息只有在程序运行结束后才能查看，因此需要在程序运行中尽可能避免出现错误。
总之，TF小黑屋是TensorFlow中一个非常实用的调试工具，可以帮助开发者更快地发现和解决问题。在使用时需要注意一些细节，才能更好地发挥它的作用。
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