debugging_windbg.pdf

debugging_windbg.pdf是一本关于使用Windbg进行调试的文档。Windbg是Windows平台上一款强大的调试工具，可用于应用程序、驱动程序等软件的调试。这本文档介绍了在使用Windbg进行调试时的各种技术和方法。

首先，文档中会介绍Windbg的基本功能和使用方法。它会详细讲解如何安装和配置Windbg，以及如何通过Windbg来加载和调试一个应用程序或驱动程序。文档中还会介绍Windbg的基本命令和调试器的功能，让读者能够熟悉并掌握Windbg的使用。

其次，文档中会讲解一些高级的调试技术和方法。例如，如何使用Windbg进行内核级别的调试，以及如何利用Windbg来分析应用程序的崩溃和错误。文档中还会介绍如何使用Windbg来进行性能分析和内存分析，以便帮助开发人员找出应用程序中的性能瓶颈和内存泄漏等问题。

此外，文档还会介绍一些常见的调试场景和问题。例如，如何在Windbg中进行断点调试、单步执行和数据查看等操作。文档中还会讲解如何利用Windbg进行远程调试，以及如何在多线程和多进程的情况下使用Windbg进行调试。

总的来说，debugging_windbg.pdf这本文档是一本非常实用和全面的关于Windbg调试工具的指南。读者通过学习这本文档，将能够掌握Windbg的使用方法和调试技术，从而更加高效和准确地进行软件调试。

相关问题

def filter_traceback(fn): """Filter out Keras-internal stack trace frames in exceptions raised by fn.""" if sys.version_info.major != 3 or sys.version_info.minor < 7: return fn def error_handler(*args, **kwargs): if not tf.debugging.is_traceback_filtering_enabled(): return fn(*args, **kwargs) filtered_tb = None try: return fn(*args, **kwargs) except Exception as e: filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) # To get the full stack trace, call: # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` raise e.with_traceback(filtered_tb) from None finally: del filtered_tb return tf.__internal__.decorator.make_decorator(fn, error_handler)

这段代码是一个 Python 装饰器，用于过滤 Keras 内部的堆栈跟踪帧，以便在发生异常时能够更好地进行调试和排查错误。具体来说，它包含以下几个部分：

1. `filter_traceback` 函数：这是一个带有函数参数的装饰器，用于过滤 Keras-internal 堆栈跟踪帧。

2. `error_handler` 函数：这是一个异常处理函数，用于在发生异常时过滤堆栈跟踪帧，并记录异常信息。

3. `tf.__internal__.decorator.make_decorator` 函数：这个函数用于创建一个新的函数，它将原始函数和异常处理函数作为参数，并返回一个新的函数。

在使用这个装饰器时，可以将需要进行异常处理的函数作为参数传递给 `filter_traceback` 函数，然后将返回的结果作为装饰器应用到原始函数上。这样，在调用原始函数时，就会自动应用异常处理机制，以便更好地进行调试和排查错误。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，但实际上传入的输入数据与其形状不匹配，导致了该错误的发生。可能的原因是输入数据的形状与模型的输入形状不匹配或者数据类型不正确。需要检查输入数据的形状和数据类型是否正确，并且与模型的输入层相匹配。