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看来在Tensorflow中,至少有三种方法可以打印出张量的值。我一直在读here和 there ,但还是很困惑。
这些作者似乎将不同的用法总结为:
print
:只能打印出张量的某些属性,例如它的形状,因为在计算图之外它只是一个操作。 tensor.eval()
:不确定它与 tf.print()
的区别tf.print()
:可以输出张量的实际值,但必须插入到图中的某个位置并被其他操作使用,否则它将是悬空的并且仍然不会打印。我的困惑可能还在于我不确定我们可以在 tensorflow 计算图中访问多少Python功能,或者计算图“结束”和Python代码“开始”在哪里。例如
sess.run()
时稍后,这条线会被调用吗?tensor.eval()
之间有什么区别和tf.print()
?我应该如何以不同的方式使用它们?最佳答案
首次构建图形时将调用 native Python print()
语句。看看这个:
a = tf.placeholder(shape=None, dtype=tf.int32)
b = tf.placeholder(shape=None, dtype=tf.int32)
print("a is ",a," while b is ",b)
c = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c, feed_dict={a: 1, b: 2}))
print(sess.run(c, feed_dict={a: 3, b: 1}))
通过执行此代码块,输出为:
# a is Tensor("Placeholder:0", dtype=int32) while b is Tensor("Placeholder_1:0", dtype=int32)
# 3
# 4
另一方面,让我们看看tf.print()
:
a = tf.placeholder(shape=None, dtype=tf.int32)
b = tf.placeholder(shape=None, dtype=tf.int32)
print_op = tf.print("a is ",a," while b is ",b)
with tf.control_dependencies([print_op]):
c = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c, feed_dict={a: 1, b: 2}))
print(sess.run(c, feed_dict={a: 3, b: 1}))
因此,根据下面的输出,我们可以看到,如果我们添加每当运行 c
时都必须运行 tf.print
操作的依赖项,我们得到查看我们想要的输出:
# a is 1 while b is 2
# 3
# a is 3 while b is 1
# 4
最后,tensor.eval()
与 sess.run(tensor)
相同。但是,tensor.eval()
的限制是您可以运行它来评估单个张量,而 tf.Session
可用于评估多个张量sess.run([张量1,张量2])
。如果你问我,我总是会使用 sess.run(list_of_tensors) 来评估尽可能多的张量,并打印出它们的值。
关于python - tf.print() vs Python print vs tensor.eval(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57469673/
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