Функция print

Функция print из модуля tf.debugging выводит значение тензора или другого объекта TensorFlow в удобочитаемом виде. Первым параметром функция принимает тензор или переменную, которую нужно вывести. В отличие от встроенной функции print языка Python, она корректно отображает содержимое тензоров даже внутри графа вычислений и графических функций.

Вторым необязательным параметром можно передать сообщение, которое будет выведено перед значением тензора. Третьим параметром задается список тензоров, значения которых нужно вывести. Функция полезна при отладке моделей и проверке промежуточных результатов вычислений.

Синтаксис

tf.debugging.print(tensor, [message], [summarize])

Пример

Давайте выведем значение тензора с помощью функции print:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
tf.debugging.print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте выведем тензор с сопроводительным сообщением:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.debugging.print(t, "Значение тензора:")

Результат выполнения кода:

"Значение тензора:"
tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте выведем тензор с ограничением количества отображаемых элементов:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
tf.debugging.print(t, summarize=3)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 2 3 ... 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

Смотрите также

функцию assert_equal,
которая проверяет равенство двух тензоров
функцию debugging.assert_shapes,
которая проверяет форму тензоров
функцию debugging.enable_check_numerics,
которая включает проверку числовых значений
функцию tf_function,
которая компилирует функцию в граф TensorFlow