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TensorFlow打印tensor值的實(shí)現(xiàn)方法

 更新時(shí)間:2018年07月27日 16:21:36   作者:Panda_Peng  
今天小編就為大家分享一篇TensorFlow打印tensor值的實(shí)現(xiàn)方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近一直在用TF做CNN的圖像分類,當(dāng)softmax層得到預(yù)測(cè)結(jié)果后,我希望能夠看到預(yù)測(cè)結(jié)果,以便和標(biāo)簽之間進(jìn)行比較。特此補(bǔ)上,以便自己記憶。

我現(xiàn)在通過softmax層得到變量train_logits,如果我直接執(zhí)行print(train_logits)時(shí),得到的結(jié)果如下(因?yàn)槲沂?34類分類,所以結(jié)果是(1,134)維):

這貌似什么都看不出來。

其實(shí)tensorflow提供輸出中間值方法方便debug。

這個(gè)函數(shù)就是[tf.Print]。

tf.Print( 
input_, 
data, 
message=None, 
first_n=None, 
summarize=None, 
name=None 
)

參數(shù):

input_: 通過此op的一個(gè)tensor.

data: 當(dāng)此op被計(jì)算之后打印輸出的tensor list。

message: 錯(cuò)誤消息的前綴,是一個(gè)string。

first_n: 只記錄first_n次. 總是記錄負(fù)數(shù);這是個(gè)缺省.

summarize: 對(duì)每個(gè)tensor只打印的條目數(shù)量。如果是None,對(duì)于每個(gè)輸入tensor只打印3個(gè)元素。

name: op的名字.

返回值:

和input_相同的tensor.

將print(train_logits)修改為sess.run(tf.Print(train_logits,[train_logits]))后,得到的結(jié)果如下圖:

發(fā)現(xiàn)值已經(jīng)能夠打印啦!但是只能輸出3個(gè)條目,這是因?yàn)閰?shù)summarize默認(rèn)只打印3個(gè)參數(shù)!

將sess.run(tf.Print(train_logits,[train_logits]))修改為sess.run(tf.Print(train_logits,[train_logits],summarize=134))后(我是134類分類),得到的結(jié)果如下圖:

這樣就能成功地打印tensor的中間結(jié)果了!以后調(diào)參、查看模型效果就直觀多了!

以上這篇TensorFlow打印tensor值的實(shí)現(xiàn)方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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