Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.compat.v1.Print

Печатает список тензоров. (устарело)

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

Миграция в TF2

Внимание: Этот API был разработан для TensorFlow v1. Продолжите чтение для получения подробной информации о том, как перейти с этого API на эквивалент в native TensorFlow v2. См. руководство по миграции с TensorFlow v1 на TensorFlow v2 для инструкций о том, как мигрировать остальную часть вашего кода.

Этот API устарел. Используйте tf.print вместо этого. tf.print не нуждается в аргументе input_.

tf.print работает в TF2 при выполнении в режиме eager и внутри tf.function.

В сессиях в стиле TF1 необходимо явное объявление зависимости управления для выполнения операции tf.print. Обратитесь к документации tf.print для получения более подробной информации.

Описание

Устарело: 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. За пределами defuns или режима eager, этот оператор не будет выполнен, если он не указан напрямую в session.run или не используется как зависимость управления для других операторов. Это проблема только в режиме графа. Ниже приведен пример того, как обеспечить выполнение tf.print в режиме графа:

Это операция идентичности (ведет себя как tf.identity) с побочным эффектом печати data при вычислении.

Примечание: Эта операция выводит информацию в стандартный поток ошибок. В настоящее время она несовместима с jupyter notebook (вывод в сервер notebook, а не в сам notebook).
Аргументы
input_ Тензор, проходящий через эту операцию.
data Список тензоров для печати при вычислении операции.
message Строка, префикс сообщения об ошибке.
first_n Логировать только first_n раз. Отрицательные числа означают логирование всегда; это значение по умолчанию.
summarize Печатать только столько записей каждого тензора. Если None, то максимум 3 элемента печатаются для каждого входного тензора.
name Имя для операции (необязательно).
Возвращает
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)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/Print

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API