特遣部队。Print现在已弃用，下面是如何使用tf。而是打印(小写p)。

虽然运行会话是一个很好的选择，但它并不总是正确的方法。例如，你可能想在一个特定的会话中打印一些张量。

新的print方法返回一个没有输出张量的打印操作:

print_op = tf.print(tensor_to_print)

由于它没有输出，所以不能像使用tf.Print那样将它插入图中。相反，您可以将它添加到会话中的控制依赖项中，以便打印它。

sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
  tensor_to_print = tf.range(10)
  print_op = tf.print(tensor_to_print)
with tf.control_dependencies([print_op]):
  tripled_tensor = tensor_to_print * 3
sess.run(tripled_tensor)

有时，在较大的图(可能部分是在子函数中创建的)中，将print_op传播到会话调用是很麻烦的。然后,特遣部队。Tuple可用于将打印操作与另一个操作耦合，然后无论哪个会话执行该代码，该操作都将与该操作一起运行。以下是如何做到的:

print_op = tf.print(tensor_to_print)
some_tensor_list = tf.tuple([some_tensor], control_inputs=[print_op])
# Use some_tensor_list[0] instead of any_tensor below.

请注意，tf.Print()将改变张量名称。 如果你想要打印的张量是一个占位符，那么向它输入数据将会失败，因为在输入过程中找不到原始的名称。 例如:

import tensorflow as tf
tens = tf.placeholder(tf.float32,[None,2],name="placeholder")
print(eval("tens"))
tens = tf.Print(tens,[tens, tf.shape(tens)],summarize=10,message="tens:")
print(eval("tens"))
res = tens + tens
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(res))

输出是:

python test.py
Tensor("placeholder:0", shape=(?, 2), dtype=float32)
Tensor("Print:0", shape=(?, 2), dtype=float32)
Traceback (most recent call last):
[...]
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'placeholder' with dtype float

在Tensorflow 1.x中

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]

用Tensorflow 2。X，默认开启急切模式。因此下面的代码与TF2.0一起工作。

import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]

虽然其他答案是正确的，即在对图求值之前不能打印值，但它们并没有谈到一种简单的方法，即一旦对图求值，就可以在图中实际打印值。

当图被求值(使用run或eval)时，查看张量值的最简单方法是使用Print操作，如下例所示:

# Initialize session
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

# Some tensor we want to print the value of
a = tf.constant([1.0, 3.0])

# Add print operation
a = tf.Print(a, [a], message="This is a: ")

# Add more elements of the graph using a
b = tf.add(a, a)

现在，当我们计算整个图时，例如使用b.c eval()，我们得到:

I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] This is a: [1 3]

启用热切执行，这是在1.10版之后tensorflow中引入的。 它很容易使用。

# Initialize session
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()


# Some tensor we want to print the value of
a = tf.constant([1.0, 3.0])

print(a)

问题:如何在TensorFlow中打印一个张量对象的值?

答:

import tensorflow as tf

# Variable
x = tf.Variable([[1,2,3]])

# initialize
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())

# Create a session
sess = tf.Session()

# run the session
sess.run(init)

# print the value
sess.run(x)