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。