我一直在使用TensorFlow中矩阵乘法的介绍性示例。
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
当我打印乘积时，它显示为一个张量对象:
<tensorflow.python.framework.ops.Tensor object at 0x10470fcd0>
但是我怎么知道产品的价值呢?
下面的方法不起作用:
print product
Tensor("MatMul:0", shape=TensorShape([Dimension(1), Dimension(1)]), dtype=float32)
我知道图在会话上运行，但是没有任何方法可以检查张量对象的输出而不在会话中运行图吗?
当前回答
我认为你需要掌握一些基本知识。通过上面的例子，你已经创建了张量(多维数组)。但是要让张量流真正工作，你必须启动一个“会话”，并在会话中运行你的“操作”。注意单词“session”和“operation”。 要使用张量流，你需要知道4件事:
张量 操作 会话 图
现在，从你写出来的东西中，你已经给出了张量和操作，但你没有运行会话，也没有图。张量(图的边)在图中流动，并由操作(图的节点)操作。有默认的图形，但你可以在会话中初始化你的。
当你说打印时，你只访问你定义的变量或常数的形状。
所以你可以看到你错过了什么:
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(product))
print (product.eval())
希望能有所帮助!
其他回答
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = [[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]
y = tf.nn.softmax(x)
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(product.eval())
tf.reset_default_graph()
sess.close()
在Tensorflow 1.x中
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
#print the product
print(product) # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]
用Tensorflow 2。X，默认开启急切模式。因此下面的代码与TF2.0一起工作。
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
#print the product
print(product) # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]
重申其他人所说的，不运行图表是不可能检查值的。
下面是一个简单的代码片段，供寻找打印值的简单示例的人使用。代码可以在ipython notebook中执行，无需任何修改
import tensorflow as tf
#define a variable to hold normal random values
normal_rv = tf.Variable( tf.truncated_normal([2,3],stddev = 0.1))
#initialize the variable
init_op = tf.initialize_all_variables()
#run the graph
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op) #execute init_op
#print the random values that we sample
print (sess.run(normal_rv))
输出:
[[-0.16702934 0.07173464 -0.04512421]
[-0.02265321 0.06509651 -0.01419079]]
使用https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/print中提供的提示，我使用log_d函数打印格式化的字符串。
import tensorflow as tf
def log_d(fmt, *args):
op = tf.py_func(func=lambda fmt_, *args_: print(fmt%(*args_,)),
inp=[fmt]+[*args], Tout=[])
return tf.control_dependencies([op])
# actual code starts now...
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
with log_d('MAT1: %s, MAT2: %s', matrix1, matrix2): # this will print the log line
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
with tf.Session() as sess:
sess.run(product)
你可以使用Keras，一行回答将使用eval方法，如下所示:
import keras.backend as K
print(K.eval(your_tensor))
