TensorFlow 调试器

tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试器。由于 TensorFlow 的计算 — 图形使用常规调试器难以调试，例如 Python 的 pdb，因此它允许你在训练和推断的 i 过程中查看运行 TensorFlow 图的内部结构和状态。

本指南重点关注 tfdbg 的命令行接口（CLI）。关于如何使用 tfdbg 的图形化用户界面（GUI），TensorBoard 调试插件，请查询它的 README。

注意：TensorFlow 调试器使用 curses) —— 基于文本用户界面。在 Mac OS X 上， ncurses 库是必需的，可以用 brew install ncurses 进行安装。Windows 对 curses 支持性并不好，因此可以使用基于接口的 readline，用 pip 安装 pyreadline 来使用 tfdbg。如果你使用 Anaconda3，你可以使用 "C:\Program Files\Anaconda3\Scripts\pip.exe" install pyreadline 这样的命令来安装它。非官方的 Windwos curses 包可以在这里下载，然后用 pip install <your_version>.whl 安装。但是 curses 在 Windows 上可能无法像它在 Linux 和 Mac 上一样可靠地运行。

本教程演示了如何使用 tfdbg 命令行界面（CLI）来调试 nans 和 infs 错误，这是 TensorFlow 模型开发中经常遇到的错误类型。以下示例适用于使用 TensorFlow 的底层 Session API 的用户。本文档的后续部分描述了如何在更高层的 API 中使用 tfdbg，包括 tf.estimator、tf.keras / keras 和 tf.contrib.slim。

要观察这个问题，请运行以下命令而不使用调试器（源代码可以在这里找到）。

python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_mnist

该代码训练一个简单的神经网络用于 MNIST 数字图像识别。请注意，在第二次迭代训练后（step 1）训练之后，准确度就虽然还略有提高，但都是在 0.098 附近徘徊，变化已经不大了。

Accuracy at step 0: 0.1113
Accuracy at step 1: 0.3183
Accuracy at step 2: 0.098
Accuracy at step 3: 0.098
Accuracy at step 4: 0.098

想知道可能出了什么问题，你怀疑计算图在训练时中的某些节点产生了不良的数值，例如 infs 和 nans，因为这是训练失败的一个常见原因。让我们用 tfdbg 来调试这个问题，并确定第一次出现这种数值问题的图结点的确切位置。

使用 tfdbg 包装 TensorFlow 会话（Sessions）

要在我们的示例中添加对 tfdbg 的支持，所需要的是添加以下代码行，并使用调试器包装器包装 Session 对象。此代码已添加到 debug_mnist.py 中，因此你可以在命令行中使用 --debug 标志来激活 tfdbg 命令行界面（下文都将简称为 tfdbg CLI）。

# 编译TensorFlow时，让你的构建（BUILD）目标依赖于 "//tensorflow/python/debug:debug_py"
# （只要你是使用 pip install 来安装开源 TensorFlow 的，就不需要担心构建时的依赖问题）
from tensorflow.python import debug as tf_debug
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)
sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tf_debug.has_inf_or_nan)

该包装器具有与 Session 相同的接口，因此启动调试不需要对代码进行任何修改。包装器提供了额外的特性，包括：

• 在 Session.run() 之前和之后显示一个命令行界面，让你控制执行，并检查图的内部状态。
• 允许你为张量值注册特殊的过滤器，以便于诊断问题。

在这个例子中，我们已经注册了一个称为 tfdbg.has_inf_or_nan 的张量过滤器，它简单地确定中间张量是否有包含 nan 或 inf 值的中间张量（从输入到输出的路径中的张量，而不是 Session.run() 时的输入和输出张量）。该过滤器用于 nans，infs 是一个常见的使用情况，我们使用 debug_data 模块来发送它。

注意：你也可以编写自定义的过滤器。到 tfdbg.DebugDumpDir.find 中查看其他相关信息。

使用 tfdbg 调试模型训练

让我们再次训练模型，但这次带上了 --debug 标志：

python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_mnist --debug

调试包装器会话将在你要调用第一个 Session.run() 时提示你，并在屏幕上显示一些值，其中包含有关获取的张量（Fetches）的信息，以及供给数据所对应的字典参数（Feeds）。

这就是我们所说的 run-start CLI。在执行任何操作之前，它会将 Session.run 调用所需要输入的 Fetch 和 Feed 张量列出来。

如果屏幕尺寸太小，无法完整显示消息的内容，你可以调整其大小。

使用 PageUp/PageDown/Home/End 键来导航屏幕输出，当然也可以使用 Fn + Up/Fn + Down/Fn + Right/Fn + Left，虽然很多键盘没有这些键。

在命令提示符下输入 run 命令（或者只是 r）让终端继续运行：

tfdbg> run

run 命令会导致 tfdbg 执行，直到下一个 Session.run() 调用结束，该调用使用测试数据集计算模型的准确性。tfdbg 加载运行时图时转储所有中间张量。运行结束后，tfdbg 将显示运行结束后在命令行界面中显示所有的中间张量值。例如：

在执行运行完 run 之后，也可以通过运行命令 lt 获得张量列表。

tfdbg CLI 常用的命令

在 tfdbg> 提示符下（参考 tensorflow/python/debug/examples/debug_mnist.py 中的代码），尝试以下命令：

请注意，每当你输入命令时，都会显示新的屏幕输出。 这有点类似于浏览器中的网页。 你可以通过点击命令行界面左上角附近的<-- 和 --> 文字箭头在这些屏幕之间导航。

tfdbg CLI 的其他特性

除了以上列出的命令之外，tfdebug CLI 还提供了以下的额外特性：

• 要导航到之前输入的 tfdbg 命令，可输入几个字符后，使用向上或向下按键。tfdbg 将显示以这些字符开头的命令的历史记录。
• 要浏览屏幕输出的历史记录，请执行以下操作之一：
  • 使用 prev 和 next 命令。
  • 点击屏幕左上角附近的带下划线的 <-- 和 --> 链接。
• 使用 Tab 自动补全命令和一些命令的参数。

• 要将屏幕输出重定向到文件而不是屏幕，可以 bash 样式重定向输出。例如，下面命令将 pt 命令的输出重定向到 /tmp/xent_value_slices.txt 文件：

  tfdbg> pt cross_entropy/Log:0[:, 0:10] > /tmp/xent_value_slices.txt

找到 nans 和 infs

在第一个 Session.run() 调用中，碰巧没有出现有问题的数值。你可以使用命令 run 或 r 进入下一次运行。

提示：如果你反复输入 run 或 r，则可以依次的调用 Session.run()。

你也可以使用 -t 标志来调用多次 Session.run()，例如：

tfdbg> run -t 10

不必在每次 Session.run() 之后，在 run-end 界面中重复输入 run 并手动搜索 nans 和 infs（例如，通过使用上表中所示的 pt 命令），你可以使用以下命令让调试器重复执行 Session.run() 直到第一个 nan 或 inf 值显示在图中。这在某些程序语言调试器中类似于条件断点：

tfdbg> run -f has_inf_or_nan

注意：上述命令可以正常工作，因为我们已经注册了一个名为 has_inf_or_nan的 nans 和 infs 的过滤器 （如前所述）。 如果你已经注册了其他过滤器，你可以使用 “run -f” 来运行 tfdbg，直到任何张量器触发该过滤器（导致过滤器返回 True）。

def my_filter_callable(datum, tensor):
  # A filter that detects zero-valued scalars.
  return len(tensor.shape) == 0 and tensor == 0.0
sess.add_tensor_filter('my_filter', my_filter_callable)

然后在 tfdbg run-start 提示符下继续运行，直到你的过滤器被触发：

tfdbg> run -f my_filter

有关 add_tensor_filter() 传入的 Callable 的返回值和签名的更多信息，请参见此API文档。

当屏幕显示在第一行显示时，在第四次 Session.run() 调用期间首先触发 has_inf_or_nan 过滤器：计算图上运行的一个 Adam Optimizer 前向-反向训练过程。在这次运行中，36 个（总共 95 个）中间张量包含 nan 或 inf 值。这些张量按时间顺序列出，其时间戳显示在左侧。在列表的顶部，你可以看到第一个张量，其中首先出现错误的数值是：cross_entropy / Log：0。

要查看张量的值，请单击带下划线的张量名称 cross_entropy / Log：0 或输入等效命令：

tfdbg> pt cross_entropy/Log:0

向下滚动一点，你会注意到一些分散的 inf 值。 如果 inf 和 nan 的实例难以察觉，你可以使用以下命令执行正则表达式搜索并高亮显示输出：

tfdbg> /inf

或者，以下面这种方式搜索:

tfdbg> /(inf|nan)

你还可以使用 -s 或 --numeric_summary 命令得到张量数值类型的快速摘要：

tfdbg> pt -s cross_entropy/Log:0

从摘要中，你可以看到 cross_entropy / Log：0 张量的 1000 个元素中有几个元素是 -infs（负的无穷大）。

为什么这些负无穷大的值会出现？要进一步调试，请通过单击顶部下划线的 node_info 菜单项来显示有关结点的 cross_entropy / Log 的更多信息，或输入等效的 node_info（ni）命令：

tfdbg> ni cross_entropy/Log

你可以看到该结点的操作类型为 Log，并且结点的输入是 Softmax。运行以下命令，仔细观察输入张量：

tfdbg> pt Softmax:0

检查输入张量中的值，搜索零：

tfdbg> /0\.000

确实有零。现在很清楚，不良数值的起源是采用零日志的结点 cross_entropy / Log。要了解 Python 源代码中的罪魁祸首行，请使用 ni 命令的 -t 标记来追溯构造此结点的代码位置：

tfdbg> ni -t cross_entropy/Log

如果你点击屏幕顶部的 “node_info”，tfdbg 会自动显示此结点构造的回溯。

从追溯中，你可以看到，此操作结点是在下面这一行中创建的：debug_mnist.py：

diff = y_ * tf.log(y)

tfdbg 有一个特性，可以轻松跟踪张量和操作是起源于 Python 源文件中的哪一行。tfdbg 可以在产生错误的代码行下面标记它产生的张量或者操作。要使用此特性，只需单击 ni -t <op_name> 命令的堆栈跟踪输出中的下划线行号，或使用 ps（或 print_source）命令，例如：ps /path/to/source.py。 例如，以下屏幕截图显示了 ps 命令的输出。

解决问题

要解决此问题，将 debug_mnist.py 错误行的代码：

diff = -(y_ * tf.log(y))

修改为系统内建的 softmax 交叉熵函数：

diff = tf.losses.softmax_cross_entropy(labels=y_, logits=logits)

带上 --debug 标记，重新运行：

python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_mnist --debug

在 tfdbg 提示符下，输入以下命令：

run -f has_inf_or_nan`

确认没有张量被标记为包含 nan 或 inf 值，并且准确度现在继续上升而不是卡住，意味着我们的修改是成功的。

调试 TensorFlow 的 Estimators

这个章节解释了如何调试使用了 Estimator API 来调试 TensorFlow 程序。这些 API 的便利之处部分在于它们是内部管理 Session。 这使得前面部分中描述的 LocalCLIDebugWrapperSession 不适用。幸运的是，你仍然可以使用 tfdbg 提供的特殊钩子进行调试。

tfdbg 能够调试 tf-learn Estimator 的 tf.estimator.Estimator.train、tf.estimator.Estimator.evaluate 和 tf.estimator.Estimator.predict 方法。可以创建一个 LocalCLIDebugHook，并在 hooks 的参数中使用它。例如：

# 首先，让编译时的构建（BUILD）目标依赖于 "//tensorflow/python/debug:debug_py"
# （如果你是使用 pip install 安装的 TensorFlow，那么你就不需要担心构建时的依赖的问题）
from tensorflow.python import debug as tf_debug
# 创建一个 LocalCLIDebugHook 并作为 monitor 参数的值传递给函数 fit()。
hooks = [tf_debug.LocalCLIDebugHook()]
# 调试 `train`：
classifier.train(input_fn,
                 steps=1000,
                 hooks=hooks)

同样，为了调试 Estimator.evaluate() 和 Estimator.predict()，可以这样设置 hooks 参数的钩子，如下方代码所示：

# 调试 `evaluate`：
accuracy_score = classifier.evaluate(eval_input_fn,
                                     hooks=hooks)["accuracy"]
# 调试 `predict`：
predict_results = classifier.predict(predict_input_fn, hooks=hooks)

debug_tflearn_iris.py 里面包含了如何将 tfdbg 与 Estimator 一起使用的完整示例。要运行这个例子，请输入下面的命令：

python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_tflearn_iris --debug

LocalCLIDebugHook 允许你配置 watch_fn 来监视特定 Tensors 在不同次 Session.run() 调用之间的变化，而这个函数需要和 fetch 和 feed_dict 其他状态一样传递到 run 调用中，更多的信息可以查看 tfdbg.DumpingDebugWrapperSession.__init__。

使用 TFDBG 调试 Keras 模型

要在 tf.keras 中使用 TFDBG，需要让 Keras 后端使用一个 TFDBG-wrapped 的 Session 对象。下面是一个使用命令行界面包装器的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python import debug as tf_debug
tf.keras.backend.set_session(tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.Session()))
# 定义你的 keras 模型，变量名称为 “model”。
# 调用 `fit()`、'evaluate()` 和 `predict()` 方法将进入 TFDBG CLI。
model.fit(...)
model.evaluate(...)
model.predict(...)

通过稍作修改，前面的代码示例也适用于针对 TensorFlow 后端运行的非 TensorFlow 版本的 Keras。你只需要用 keras.backend 替换 tf.keras.backend。

使用 TFDBG 调试 tf-slim

TFDBG 支持使用 tf-slim 调试训练和评估。详述如下，训练和评估需要稍微有点不同的调试工作流

在 tf-slim 中调试训练

为了调试训练过程，我们为 slim.learning.train() 中的 session_wrapper 参数提供了 LocalCLIDebugWrapperSession 对象，例子如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python import debug as tf_debug
# ... 创建图和训练操作的代码 ...
tf.contrib.slim.learning.train(
    train_op,
    logdir,
    number_of_steps=10,
    session_wrapper=tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession)

在 tf-slim 中调试评估

为了调试评估过程，TensorFlow 提供了 LocalCLIDebugHook 填入 slim.evaluation.evaluate_once() 的 hooks 参数。比如：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python import debug as tf_debug
# ... 用来创建流图，验证和最终的操作....
tf.contrib.slim.evaluation.evaluate_once(
    '',
    checkpoint_path,
    logdir,
    eval_op=my_eval_op,
    final_op=my_value_op,
    hooks=[tf_debug.LocalCLIDebugHook()])

离线调试远程运行的 Session

很多时候，你的模型正运行在远程机器上，或你无法用终端访问一个进程。为了在这种情况下调试模型，你可以使用 tfdbg 中的 offline_analyzer 库（下面将会描述）。 它可以对转储张量的文件夹进行操作，并且兼容低层的 Session API 和高层的 Estimators API。

调试远程的 tf.Sessions

如果你直接与 python 中的 tf.Session API 进行交互，你可以配置 RunOptions 协议（proto），它将会作为参数传递给 tfdbg.watch_graph 方法。当发生 Session.run() 调用（以较慢的性能为代价）时，这将导致中间张量和运行时的图转储到你选择的共享存储位置。 例子如下：

from tensorflow.python import debug as tf_debug
# ... 初始化计算图和会话的代码...
run_options = tf.RunOptions()
tf_debug.watch_graph(
      run_options,
      session.graph,
      debug_urls=["file:///shared/storage/location/tfdbg_dumps_1"])
# 确定已经为不同的 run() 调用指定不同的目录。
session.run(fetches, feed_dict=feeds, options=run_options)

之后，在终端访问的环境中（例如，可以访问上面代码中指定的共享存储位置的本地计算机），你可以使用 tfdbg 中的 offline_analyzer 模块来加载和检查共享存储中的转储目录中的数据。例子如下：

python -m tensorflow.python.debug.cli.offline_analyzer \
    --dump_dir=/shared/storage/location/tfdbg_dumps_1

Session 的 DumpingDebugWrapperSession 包装器提供了一种更简单，更灵活的方法来生成可以离线分析的文件系统转储。 要使用它，只需将你的会话包装在一个 tf_debug.DumpingDebugWrapperSession 中。 例如：

# 首先，让你编译时构建（BUILD）目标依赖于 "//tensorflow/python/debug:debug_py"
# （如果你是使用 pip install 安装的 TensorFlow，那么你就不需要担心构建时的依赖的问题）
from tensorflow.python import debug as tf_debug
sess = tf_debug.DumpingDebugWrapperSession(
    sess, "/shared/storage/location/tfdbg_dumps_1/", watch_fn=my_watch_fn)

watch_fn 接受一个 Callable 来允许你来监视特定 Tensors 在不同次 Session.run() 调用之间的变化，而这个函数需要和 fetch 和 feed_dict 其他状态一样传递到 run 调用中。

C++ 和其他语言

如果你的模型代码用 C ++ 或其他语言编写，你还可以修改 RunOptions 的 debug_options 字段来生成可以离线检查的调试转储。有关详细信息，请参阅此协议(proto)的定义。

调试远程运行的 Estimator

如果你的远程 TensorFlow 服务器运行着 Estimator，则可以使用非交互式 DumpingDebugHook。例子如下：

# 首先，让你的 BUILD 对象依赖于 "//tensorflow/python/debug:debug_py"
# （如果你是使用 pip install 安装的 TensorFlow，那么你就不需要担心构建时的依赖的问题）
from tensorflow.python import debug as tf_debug
hooks = [tf_debug.DumpingDebugHook("/shared/storage/location/tfdbg_dumps_1")]

那么这个钩子可以像本文前面所述的 LocalCLIDebugHook 示例一样来使用。当 Estimator 开始训练、评估或预测时，tfdbg 会创建具有如下命名模式的目录：/shared/storage/location/tfdbg_dumps_1/run_<epoch_timestamp_microsec>_<uuid>。每个目录对应于一次 Session.run() 调用，进而调用 fit() 或 evaluate()。你可以使用 tfdbg 提供的 offline_analyzer 以离线方式加载这些目录并在命令行界面中进行检查。例如：

python -m tensorflow.python.debug.cli.offline_analyzer \
    --dump_dir="/shared/storage/location/tfdbg_dumps_1/run_<epoch_timestamp_microsec>_<uuid>"

常见问题

Q：执行 lt 命令输出内容时，其左侧的时间戳可以反映非调试情况下 Session 中的实际性能吗？

A：不可以的，调试器将附加的专用调试结点插入计算图中以记录中间张量的值。这些结点会减慢计算图的执行。如果你对分析你模型的性能感兴趣，请参考下列方法

1. tfdbg 的性能分析模式：tfdbg> run -p。
2. tfprof 和其他的 TensorFlow 性能分析工具。

Q：如何在 Bazel 中将 tfdbg 与我的 Session 链接？为什么会看到诸如 “ImportError：cannot import name debug” 之类的错误？

A：在你编译构建（BUILD）的规则中，声明依赖关系：“/tensorflow：tensorflow_py” 和 “/tensorflow/python/debug：debug_py” 。 其中，第一个依赖是你使用 TensorFlow 即使没有调试器支持的依赖关系；第二个依赖是用来启用调试器的。 然后，在你的 Python 文件中，添加下面的代码：

from tensorflow.python import debug as tf_debug
# 然后用 local-CLI 包装器包装你的 TensorFlow 会话。
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)

Q：tfdbg 是否可以帮助调试运行时的错误，如形状不匹配？

A：是的。 tfdbg 拦截运行时由操作生成的错误，并在命令行界面中向用户显示带有一些调试指令的错误。参见示例：

# 调试矩阵乘法中的形状不匹配
python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_errors \
    --error shape_mismatch --debug
# 调试未初始化的变量
python -m tensorflow.python.debug.examples.debug_errors \
    --error uninitialized_variable --debug

Q：如何让 tfdbg 包装的 Sessions 或钩子仅对主线程进行调试呢？

A：这是一个常见的用例，其中 Session 对象同时从多个线程使用。 通常来说，子线程处理后台任务，例如执行入队操作。这时，你一般只想调试主线程（或者只是一个子线程）。 你可以使用 LocalCLIDebugWrapperSession 中的 thread_name_filter 参数来实现线程选择性调试。 例如，想要只调试主线程，构造一个包装的会话，如下所示：

sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess, thread_name_filter="MainThread$")

上述示例依赖于一个事实，即 Python 主线程的默认名称为 MainThread。

Q：我正在调试的模型非常大。 tfdbg 转储的数据填满了我磁盘空闲的空间。 我该怎么办？

A： 在以下情况下，你可能会遇到此问题：

• 具有许多中间张量的模型
• 非常大的中间张量
• 很多的 tf.while_loop 迭代

有三种可能的解决方法或解决方案：

• LocalCLIDebugWrapperSession 和 LocalCLIDebugHook 的构造函数提供一个参数 dump_root，以指定 tfdbg 转储调试数据的路径。你可以使用它来让 tfdbg 将调试数据转储在具有较大可用空间的磁盘上。 例如：

# LocalCLIDebugWrapperSession
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(dump_root="/with/lots/of/space")
# For LocalCLIDebugHook
hooks = [tf_debug.LocalCLIDebugHook(dump_root="/with/lots/of/space")]

确保 dump_root 指向的目录为空或不存在。tfdbg 会在退出之前清理转储目录。

• 减小运行期间使用的 batch 大小。

• 使用 tfdbg 的 run 命令中的过滤选项，即只观察计算图中的特定结点。 例如：

  tfdbg> run --node_name_filter .*hidden.*
  tfdbg> run --op_type_filter Variable.*
  tfdbg> run --tensor_dtype_filter int.*

  上面的第一个命令仅监视其名称与正则表达式模式（.*hidden.*）匹配的结点。 第二个命令只监视名称与模式（Variable.*）匹配的操作结点。第三个只监视 dtype 与模式（int.*）匹配的张量（例如，int32）。

Q：我正在调试一个生产了不必要的无穷大或 NAN 的模型。即使在完全正常的条件下，也会在它们的输出张量中生成无穷大或 NANs。我如何在运行 run -f has_inf_or_nan 时跳过那些节点？

A：使用 --filter_exclude_node_names（简称 -fenn）标志位。例如，如果你知道有一个节点的名称与正则表达式 .*Sqrt.* 匹配，为了将节点改成不会生成无穷大或 NANs,而不管模型的行为是否正确，则可使用命令 run -f has_inf_or_nan -fenn .*Sqrt.* 将节点排除在无穷大/NAN 运行中。

Q：为什么无法在 tfdbg CLI 中选择文本？

A：这是因为 tfdbg CLI 默认启用终端中的鼠标事件。 这种鼠标掩码模式覆盖了默认终端交互过程，包括文本选择。你可以使用命令 mouse off 或 m off 重新启用文本选择。

Q：为什么当我调试如下代码时，tfdbg CLI 没有显示转储张量？

a = tf.ones([10], name="a")
b = tf.add(a, a, name="b")
sess = tf.Session()
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)
sess.run(b)

A：你看到没有数据转储的原因是因为执行的 TensorFlow 图中的每个节点都被 TensorFlow 运行时常数折叠起来了。在这个示例中，a 是一个常数张量；而且，获取的张量 b 实际上也是一个常数张量。因此，TensorFlow 为了优化图的运行性能，会将 a 和 b 折叠到一个结点上去。这也是为什么 tfdbg 不会产生任何中间张量转储数据的原因。但是，如果 a 是一个 tf.Variable 的话，如下例子所示：

import numpy as np
a = tf.Variable(np.ones(10), name="a")
b = tf.add(a, a, name="b")
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)
sess.run(b)

则不会发生常数折叠，tfdbg 应该是会显示转储的中间张量的。

Q：有用于 tfdbg 的 GUI 吗？

A：有。TensorBoard 调试插件是 tfdbg 的 GUI。它提供了计算图的检查，张量值的实时可视化，张量和条件断点的延续，以及张量和条件断点绑定到它们的图构造源代码中，所有这些都在浏览器环境中。想要开始尝试，请访它的 README。