Python tf.compat.v1.Print用法及代碼示例

打印張量列表。 (已棄用)

用法

tf.compat.v1.Print(
    input_, data, message=None, first_n=None, summarize=None, name=None
)

參數

input_ 一個張量通過了這個操作。
data 計算 op 時要打印的張量列表。
message 一個字符串，錯誤消息的前綴。
first_n 僅記錄first_n 次數。始終記錄負數；這是默認設置。
summarize 隻打印每個張量的這麽多條目。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)。

A Tensor.具有相同的類型和內容input_.

sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
    tensor = tf.range(10)
    print_op = tf.print(tensor)
    with tf.control_dependencies([print_op]):
      out = tf.add(tensor, tensor)
    sess.run(out)

遷移到 TF2

警告：這個 API 是為 TensorFlow v1 設計的。繼續閱讀有關如何從該 API 遷移到本機 TensorFlow v2 等效項的詳細信息。見TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 遷移指南有關如何遷移其餘代碼的說明。

此 API 已棄用。請改用tf.print。 tf.print 不需要 input_ 參數。

tf.print 在 TF2 中即刻執行時和在 tf.function 內工作。

在 TF1 風格的會話中，需要顯式的控製依賴聲明來執行 tf.print 操作。有關詳細信息，請參閱tf.print 的文檔。

警告：此函數已棄用。它將在 2018-08-20 之後刪除。更新說明：使用 tf.print 代替 tf.Print。請注意，tf.print 返回一個直接打印輸出的no-output 運算符。在 defuns 或 Eager 模式之外，除非在 session.run 中直接指定或用作其他運算符的控製依賴項，否則不會執行此運算符。這隻是圖形模式下的一個問題。以下是如何確保 tf.print 在圖形模式下執行的示例：

這是一個身份操作(行為類似於 tf.identity )，具有在評估時打印 data 的副作用。

注意：此操作打印到標準錯誤。目前與 jupyter notebook 不兼容(打印到 notebook服務器的輸出，而不是進入筆記本)。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.Print。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。