TensorFlow打印輸出tensor的值
在學(xué)習(xí)TensorFlow的過(guò)程中，我們需要知道某個(gè)tensor的值是什么，這個(gè)很重要，尤其是在debug的時(shí)候。也許你會(huì)說(shuō)，這個(gè)很容易啊，直接print就可以了。其實(shí)不然，print只能打印輸出shape的信息，而要打印輸出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因?yàn)槲覀冊(cè)诮raph的時(shí)候，只建立tensor的結(jié)構(gòu)形狀信息，并沒(méi)有執(zhí)行數(shù)據(jù)的操作。
一 class tf.Session
運(yùn)行tensorflow操作的類，其對(duì)象封裝了執(zhí)行操作對(duì)象和評(píng)估tensor數(shù)值的環(huán)境。這個(gè)我們之前介紹過(guò)，在定義好所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作后，其最后運(yùn)行。
import tensorflow as tf # Build a graph. a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # Launch the graph in a session. sess = tf.Session() # Evaluate the tensor `c`. print(sess.run(c))
二 class tf.InteractiveSession
顧名思義，用于交互上下文的session，便于輸出tensor的數(shù)值。與上一個(gè)Session相比，其有默認(rèn)的session執(zhí)行相關(guān)操作，比如：Tensor.eval(), Operation.run()。Tensor.eval()是執(zhí)行這個(gè)tensor之前的所有操作，Operation.run()也同理。
import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b with tf.Session(): # We can also use 'c.eval()' here. print(c.eval())
打印輸出張量的值的方法
import tensorflow as tf zeros = tf.zeros([3,3]) # 方法1 with tf.Session(): print(zeros.eval()) # 方法2 sess = tf.Session() print(sess.run(zeros))
打印輸出tensor變量的值的方法
import tensorflow as tf ones=tf.Variable(tf.ones([3,3])) # 方法1 InteractiveSession + initializer inter_sess=tf.InteractiveSession() ones.initializer.run() print(inter_sess.run(ones)) # 方法2 inter_sess=tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() print(inter_sess.run(ones)) # 方法3 Session + global_variables_initializer sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(ones)) # 方法4 with Session + global_variables_initializer with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(ones))
Reference:
[1] https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/client.html#InteractiveSession
[2] http://stackoverflow.com/questions/33633370/how-to-print-the-value-of-a-tensor-object-in-tensorflow
到此這篇關(guān)于TensorFlow打印輸出tensor的值的文章就介紹到這了,更多相關(guān)TensorFlow打印輸出tensor內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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