[人工智能]Tensorflow常用Debug api

本文介绍常用的Tensorflow debug可能涉及的api

一、 查看tensorflow版本以及安装路径

import tensorflow as tf
print(tf.__path__)
print(tf.__version__)

二、怎么打印tensor

1. tensorflow 2.0

helloworld = tf.constant("hello, TensorFlow")
print("Tensor:", helloworld)
print("Value  :", helloworld.numpy())

输出：

Tensor: tf.Tensor(b'hello, TensorFlow', shape=(), dtype=string)
Value  : b'hello, TensorFlow'

2. tensorflow 1.x

tf.Print()函数参数

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

参数：

• input_：通过这个操作的张量。
• data：计算 op 时要打印的张量列表。
• message：一个字符串，错误消息的前缀。
• first_n：只记录 first_n 次数。负数日志，这是默认的。
• summarize：只打印每个张量的许多条目。如果没有，则每个输入张量最多打印3个元素。
• name：操作的名称（可选）。

返回：
该操作将返回与 input_ 相同的张量。

用法示例：

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1))
a = tf.Print(a, [a], "a: ",summarize=9)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
sess.run(a)

model = tf.Print(input_=model,
                 data=[tf.argmax(model,1)],
                 message='y_hat=',
                 summarize=10,
                 first_n=5
  )

输出

I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] y_hat=[0 0 0 7 0 0 0 0 0 0...]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] y_hat=[0 7 7 1 8 7 2 7 7 0...]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] y_hat=[4 8 0 6 1 8 1 0 7 0...]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] y_hat=[0 0 1 0 0 0 0 5 7 5...]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] y_hat=[9 2 2 8 8 6 6 1 7 7...]

to be continued…

References
精通Tensorflow 1.x
eat TensorFlow2 in 30 days