tf.Print
可以简化您的生活!
tf.Print
将打印张量的值,告诉您在评估代码时在代码中调用tf.Print
行的时刻打印张量。
因此,例如:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
x = tf.Print(x,[x])
x = 2* x
tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run()
[1.0 2.0]
因为它在tf.Print
行显示时打印x
的值。相反,如果你这样做
v = x.eval()
print(v)
你会得到:
[2.0 4.0]
因为它将给您x的最终值。
0
假设我们有一个变量:
可以在训练过程中使用
assign()
方法更新此变量。获取变量当前值的最佳方法是什么?
我知道我们可以使用这个:
但是我担心这会触发整个操作链。
在Theano,您可以做
我正在TensorFlow中寻找相同的东西。