TensorFlow打印tensor值的實(shí)現(xiàn)方法
最近一直在用TF做CNN的圖像分類，當(dāng)softmax層得到預(yù)測結(jié)果后，我希望能夠看到預(yù)測結(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內(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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