tf.Print

Печатает список тензоров. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.Print

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

Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена после 2018-08-20. Инструкции по обновлению: Используйте tf.print вместо tf.Print. Обратите внимание, что tf.print возвращает оператор без вывода, который напрямую печатает вывод. Вне defun или режиме eager, этот оператор не будет выполняться, если он не указан непосредственно в session.run или используется в качестве зависимости управления для других операторов. Это беспокоит только в режиме графа. Ниже приведен пример того, как убедиться, что tf.print выполняется в режиме графа:

Это оператор тождества (ведет себя как tf.identity) со побочным эффектом печати data при вычислении.

Примечание: Этот оператор печатает в стандартный поток ошибок. Он в настоящее время несовместим с jupyter notebook (печать в выходные данные сервера ноутбука, а не в сам ноутбук).

Аргументы
`input_`	Тензор, передаваемый через этот оператор.
`data`	Список тензоров, которые будут напечатаны при вычислении оператора.
`message`	Строка, префикс сообщения об ошибке.
`first_n`	Выводить только `first_n` количество раз. Отрицательные значения выводить всегда; это значение по умолчанию.
`summarize`	Печатать только столько элементов каждого тензора. Если None, то максимум 3 элемента печатаются за один тензор.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Оператор `Tensor`. Имеет тот же тип и содержимое, что и `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) Кроме того, для использования tf.print в Python 2.7 пользователи должны убедиться, что импортировали следующее:

Оператор Tensor. Имеет тот же тип и содержимое, что и 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)

Кроме того, для использования tf.print в Python 2.7 пользователи должны убедиться, что импортировали следующее:

from __future__ import print_function

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/Print