TF 2.0 打印张量值

Posted 2023-02-16

【中文标题】TF 2.0 打印张量值

【英文标题】：TF 2.0 print tensor values

【发布时间】：2019-08-13 15:12:42

【问题描述】：

我正在学习最新版本的 Tensorflow (2.0)，并尝试运行一个简单的代码来分割矩阵。 使用装饰器@tf.function 我做了以下类：

class Data:
def __init__(self):
    pass

def back_to_zero(self, input):
    time = tf.slice(input, [0,0], [-1,1])
    new_time = time - time[0][0]
    return new_time

@tf.function
def load_data(self, inputs):
    new_x = self.back_to_zero(inputs)
    print(new_x)

因此，当使用 numpy 矩阵运行代码时，我无法检索数字。

time = np.linspace(0,10,20)
magntiudes = np.random.normal(0,1,size=20)
x = np.vstack([time, magntiudes]).T


d = Data()
d.load_data(x)

输出：

Tensor("sub:0", shape=(20, 1), dtype=float64)

我需要以 numpy 格式获取此张量，但 TF 2.0 没有使用 run() 或 eval() 方法的类 tf.Session。

感谢您为我提供的任何帮助！

【参考方案1】：

在装饰器@tf.function 指示的图形内，您可以使用tf.print 打印张量的值。

tf.print(new_x)

下面是如何重写代码

class Data:
    def __init__(self):
        pass

    def back_to_zero(self, input):
        time = tf.slice(input, [0,0], [-1,1])
        new_time = time - time[0][0]
        return new_time

    @tf.function
    def load_data(self, inputs):
        new_x = self.back_to_zero(inputs)
        tf.print(new_x) # print inside the graph context
        return new_x

time = np.linspace(0,10,20)
magntiudes = np.random.normal(0,1,size=20)
x = np.vstack([time, magntiudes]).T

d = Data()
data = d.load_data(x)
print(data) # print outside the graph context

tf.decorator 上下文之外的张量类型是 tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor 类型。要将其转换为numpy数组，可以使用data.numpy()

【讨论】：

嗨 edkeveked。我在 tf.function 中添加了 tf.print 语句，但它没有显示任何内容。

tf.print 语句只返回<tf.Operation 'PrintV2_3' type=PrintV2> :-( 我做错了什么？

【参考方案2】：

问题是您无法直接在图中获取张量的值。因此，您要么按照@edkeveked 的建议使用tf.print，要么按如下方式更改您的代码：

class Data:
    def __init__(self):
        pass

    def back_to_zero(self, input):
        time = tf.slice(input, [0,0], [-1,1])
        new_time = time - time[0][0]

        return new_time

    @tf.function
    def load_data(self, inputs):
        new_x = self.back_to_zero(inputs)

        return new_x

time = np.linspace(0,10,20)
magntiudes = np.random.normal(0,1,size=20)
x = np.vstack([time, magntiudes]).T

d = Data()
data = d.load_data(x)
print(data.numpy())

【讨论】：

戈尔扬，感谢您的回答。您的解决方案显示以下错误：'Tensor' object has no attribute 'numpy'

【参考方案3】：

同样的问题，如何只打印张量的值？我已经输了半天了。缓慢但肯定地转向 Pytorch ...