我一直在使用TensorFlow中矩阵乘法的介绍性示例。
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
当我打印乘积时，它显示为一个张量对象:
<tensorflow.python.framework.ops.Tensor object at 0x10470fcd0>
但是我怎么知道产品的价值呢?
下面的方法不起作用:
print product
Tensor("MatMul:0", shape=TensorShape([Dimension(1), Dimension(1)]), dtype=float32)
我知道图在会话上运行，但是没有任何方法可以检查张量对象的输出而不在会话中运行图吗?
当前回答
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
其他回答
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]]
基于上面的答案，使用特定的代码片段，您可以像这样打印产品:
import tensorflow as tf
#Initialize the session
sess = tf.InteractiveSession()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
#print the product
print(product.eval())
#close the session to release resources
sess.close()
你可以打印出session中的张量值，如下所示:
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 1.5, 2.5], dtype=tf.float32)
b = tf.constant([1, -2, 3], dtype=tf.float32)
c = a * b
with tf.Session() as sess:
result = c.eval()
print(result)
我不确定我是否遗漏了这里，但我认为最简单和最好的方法是使用tf.keras.backend。get_value API。
print(product)
>>tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(tf.keras.backend.get_value(product))
>>[[12.]]
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)
