我只想在自定义层中进行一些数值验证。

假设我们有一个非常简单的自定义层：

class test_layer(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(test_layer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.w = K.variable(1.)
        self._trainable_weights.append(self.w)
        super(test_layer, self).build(input_shape)

    def call(self, x, **kwargs):
        m = x * x            # Set break point here
        n = self.w * K.sqrt(x)
        return m + n

和主程序：

import tensorflow as tf
import keras
import keras.backend as K

input = keras.layers.Input((100,1))
y = test_layer()(input)

model = keras.Model(input,y)
model.predict(np.ones((100,1)))

如果在该行上设置断点调试，则m = x * x执行时程序将在此处暂停y = test_layer()(input)，这是因为生成了图形，因此call()调用了该方法。

但是当我使用model.predict()它来赋予它真正的价值，并且想要在图层内部查看是否工作正常时，它不会停在一行m = x * x

我的问题是：

1. 是call()计算图形正在兴建时，方法只叫什么名字？（提供实际价值时不会调用它吗？）

2. 给实数输入时，如何调试（或在何处插入断点）以查看变量的值？