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)

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)

通过启用即时执行，你可以检查TensorObject的输出，而不用在会话中运行图。

只需添加以下两行代码: 导入tensorflow.contrib.eager为tfe tfe.enable_eager_execution ()

在你导入tensorflow之后。

在你的例子中打印产品的输出现在将是: 特遣部队。张量([[12。[]，形状=(1,1)，dtype=float32)

请注意，从现在(2017年11月)开始，你必须每晚安装一个Tensorflow构建来实现快速执行。预建车轮可以在这里找到。

重申其他人所说的，不运行图表是不可能检查值的。

下面是一个简单的代码片段，供寻找打印值的简单示例的人使用。代码可以在ipython notebook中执行，无需任何修改

import tensorflow as tf

#define a variable to hold normal random values 
normal_rv = tf.Variable( tf.truncated_normal([2,3],stddev = 0.1))

#initialize the variable
init_op = tf.initialize_all_variables()

#run the graph
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op) #execute init_op
    #print the random values that we sample
    print (sess.run(normal_rv))

输出:

[[-0.16702934  0.07173464 -0.04512421]
 [-0.02265321  0.06509651 -0.01419079]]

使用https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/print中提供的提示，我使用log_d函数打印格式化的字符串。

import tensorflow as tf

def log_d(fmt, *args):
    op = tf.py_func(func=lambda fmt_, *args_: print(fmt%(*args_,)),
                    inp=[fmt]+[*args], Tout=[])
    return tf.control_dependencies([op])


# actual code starts now...

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

with log_d('MAT1: %s, MAT2: %s', matrix1, matrix2): # this will print the log line
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(product)

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