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tensorflow由于其基于靜態圖的模式，導致寫代碼的時候很難調試，除了用官方的調試工具外，最直接的方法就是把中間結果輸出出來查看，然而，直接用print函數只能輸出tensor變量的形狀，而不是數值，想要輸出tensor的具體數值需要用tf.Print函數。網上有很多關于這個函數使用方法的說明，這里簡要介紹：
Print( input_, data, message=None, first_n=None, summarize=None, name=None )
參數：
input_：通過這個操作的張量。 （流入的數據流）
data：計算 op 時要打印的張量列表。（用[ ]引起來的一串需要打印的東西，用逗號隔開）
message：一個字符串，錯誤消息的前綴。
first_n：只記錄 first_n 次數。負數日志，這是默認的。
summarize：只打印每個張量的固定數目的條目。如果沒有，則每個輸入張量最多打印3個元素。
name：操作的名稱（可選）
然而網上大部分資源都是介紹如何在主函數中先建立一個op，再開啟一個Session執行sess.run(op)的方法，但是如果想要輸出函數中的中間值而該值又未傳回主函數呢？這種情況下無法在函數中開啟一個新的Session，但是仍然可以用tf.Print建立op來實現。
import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" def test(): a=tf.constant(0) for i in range(10): a_print = tf.Print(a,['a_value: ',a]) a=a_print+1 return a if __name__=='__main__': with tf.Session() as sess: sess.run(test())
運行結果：
a_print可以理解為在圖中新增了一個節點，在后續代碼中當有別的變量使用了a_print時（如上例a=a_print+1），就會有數據從a_print節點上流過，就會輸出值，而究竟會輸出幾次值呢？這其實并不是看下文中a_print被使用了幾次，而是看數據流要從該節點上流經幾次，可以理解為a_print這個op被“定義”了幾次。
def test(): a=tf.constant(0) a_print = tf.Print(a,['a_value: ',a]) for i in range(10): a=a_print+1 return a if __name__=='__main__': with tf.Session() as sess: sess.run(test())
如果把test()函數改成這樣，則運行結果為：
輸出僅被執行了一次，因為a_print這個op只被定義了一次，雖然后面在循環里不斷被a使用，但是數據只從它身上經過了一次，所以只會print一次，并且a_print的值永遠為0，最終返回的a的值也為1。
再把代碼改成下例：
def test(): a=tf.constant(0) a_print = tf.Print(a,['a_value: ',a]) for i in range(10): a_print=a_print+1 return a if __name__=='__main__': with tf.Session() as sess: sess.run(test())
運行結果是什么也不會輸出，因為a_print這個op沒有和別的變量發生關系，它沒有被別的變量使用，在圖里為孤立的一個節點，沒有數據流過，就不會被執行。
而如果改成這樣
def test(): a=tf.constant(0) a_print = tf.Print(a,['a_value: ',a]) for i in range(10): a_print=a_print+1 return a_print if __name__=='__main__': with tf.Session() as sess: sess.run(test())
運行結果
返回的a_print值為10也是正確的，因為a_print在下文被返回，所以有數據流流經，會被執行，而因為a_print的定義只執行一次，所以只會輸出一次。
以上這篇tensorflow實現在函數中用tf.Print輸出中間值就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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