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  • 【转载】 tf.Print() (------------ tensorflow中的print函数)

    原文地址:

    https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/100191674

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    调试程序的时候,经常会需要检查中间的参数,这些参数一般是定义在model或是别的函数中的局部参数,由于tensorflow要求先构建计算图再运算的机制,也不能定义后直接print出来。tensorflow有一个函数tf.Print()。

    tf.Print(input, data, message=None, first_n=None, summarize=None, name=None)

    最低要求两个输入,input和data,input是需要打印的变量的名字,data要求是一个list,里面包含要打印的内容。

    参数:

    • message是需要输出的错误信息
    • first_n指只记录(打log日志)前n次
    • summarize是对每个tensor只打印的条目数量,如果是None,对于每个输入tensor只打印3个元素
    • name是op的名字

    需要注意的是tf.Print()只是构建一个op,需要run之后才会打印。

    例子:

    x=tf.constant([2,3,4,5])
    y=tf.Print(x,[x,x.shape,'test', x],message='Debug message:',summarize=100)
         
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(y)
         
    #Debug message:[2 3 4 5][4][test][2 3 4 5]
         
    z=tf.Print(x,[x,x.shape,'test', x],message='Debug message:',summarize=2)
         
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(z)
         
    #Debug message:[2 3...][4][test][2 3...]

    输出是在命令窗口中,和print有区别

        x=tf.constant([2,3,4,5])
             
        with tf.Session() as sess:
            print(sess.run(x))
             
        #[2,3,4,5]

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    版权声明:本文为CSDN博主「于小勇」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/100191674

    附:

    Print(input_, data, message=None, first_n=None, summarize=None, name=None)
        Prints a list of tensors.
        
        This is an identity op with the side effect of printing `data` when
        evaluating.
        
        Args:
          input_: A tensor passed through this op.
          data: A list of tensors to print out when op is evaluated.
          message: A string, prefix of the error message.
          first_n: Only log `first_n` number of times. Negative numbers log always;
                   this is the default.
          summarize: Only print this many entries of each tensor. If None, then a
                     maximum of 3 elements are printed per input tensor.
          name: A name for the operation (optional).
        
        Returns:
          Same tensor as `input_`.

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