最近一直在用TF做CNN的圖像分類，當softmax層得到預(yù)測結(jié)果后，我希望能夠看到預(yù)測結(jié)果，以便和標簽之間進行比較。特此補上，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，得到的結(jié)果如下（因為我是134類分類，所以結(jié)果是（1,134）維）：

這貌似什么都看不出來。

其實tensorflow提供輸出中間值方法方便debug。

這個函數(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tensor.

data: 當此op被計算之后打印輸出的tensor list。

message: 錯誤消息的前綴，是一個string。

first_n: 只記錄first_n次. 總是記錄負數(shù);這是個缺省.

summarize: 對每個tensor只打印的條目數(shù)量。如果是None，對于每個輸入tensor只打印3個元素。

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個條目，這是因為參數(shù)summarize默認只打印3個參數(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，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網(wǎng)。