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

我认为你需要掌握一些基本知识。通过上面的例子，你已经创建了张量(多维数组)。但是要让张量流真正工作，你必须启动一个“会话”，并在会话中运行你的“操作”。注意单词“session”和“operation”。 要使用张量流，你需要知道4件事:

张量 操作 会话 图

现在，从你写出来的东西中，你已经给出了张量和操作，但你没有运行会话，也没有图。张量(图的边)在图中流动，并由操作(图的节点)操作。有默认的图形，但你可以在会话中初始化你的。

当你说打印时，你只访问你定义的变量或常数的形状。

所以你可以看到你错过了什么:

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

希望能有所帮助!

不，你不能在不运行图(执行session.run())的情况下看到张量的内容。你能看到的只有:

张量的维数(但我假设对TF的操作列表计算它并不难) 用于生成张量(transpose_1:0, random_uniform:0)的操作类型。 张量中元素的类型(float32)

我没有在文档中找到这一点，但我相信变量的值(和一些常数在赋值时没有计算)。

看看这个例子:

import tensorflow as tf
from datetime import datetime
dim = 7000

第一个例子中，我刚刚启动了一个常数的随机数张量运行的时间几乎是相同的不管dim (0:00:00.003261)

startTime = datetime.now()
m1 = tf.truncated_normal([dim, dim], mean=0.0, stddev=0.02, dtype=tf.float32, seed=1)
print datetime.now() - startTime

在第二种情况中，实际计算了常数并分配了值，时间显然取决于dim (0:00:01.244642)

startTime = datetime.now()
m1 = tf.truncated_normal([dim, dim], mean=0.0, stddev=0.02, dtype=tf.float32, seed=1)
sess = tf.Session()
sess.run(m1)
print datetime.now() - startTime

你可以通过计算一些东西来让它更清楚(d = tf. matrix_行列式(m1)，记住时间将以O(dim^2.8)为单位运行)

附注:我在文档中找到了解释:

张量对象是运算结果的符号句柄， 但是实际上并不保存操作输出的值。

求一个Tensor对象的实际值最简单的方法是将它传递给session .run()方法，或者当你有一个默认会话(即在with tf.Session():块中，或见下文)时调用Tensor.eval()。一般来说[B]，如果不在会话中运行一些代码，就不能打印张量的值。

如果你正在试验编程模型，想要一种简单的方法来求张量，tf。InteractiveSession允许你在程序开始时打开一个会话，然后将该会话用于所有的Tensor.eval()(和Operation.run())调用。这在交互设置中(比如shell或IPython笔记本)更容易，因为到处传递Session对象很乏味。例如，以下工作在Jupyter笔记本:

with tf.Session() as sess:  print(product.eval()) 

对于如此小的表达式来说，这可能看起来很愚蠢，但这是Tensorflow 1中的关键思想之一。x是延迟执行:构建一个大而复杂的表达式非常便宜，当你想计算它时，后端(你连接到一个会话)能够更有效地调度它的执行(例如并行执行独立的部分并使用gpu)。

[A]:要打印一个张量的值而不返回到你的Python程序，你可以使用tf.print()操作符，正如Andrzej在另一个答案中建议的那样。根据官方文件:

为了确保操作符运行，用户需要将生成的op传递给tf. compat_1 . session的run方法，或者通过指定tf. compat_1 .control_dependencies([print_op])将op作为已执行操作的控制依赖项，输出到标准输出。

还要注意:

在Jupyter笔记本和colabs中，tf。打印打印到笔记本单元格输出。它不会写入笔记本内核的控制台日志。

[B]:你可以使用tf.get_static_value()函数来获得给定张量的常数值，如果它的值是可以有效计算的。

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = [[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]    
y = tf.nn.softmax(x)           

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

print(product.eval())
tf.reset_default_graph()
sess.close()

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)