Tensorflow：在會話運行時輸出值

首先，我在Python和Tensorflow中都很新。我試圖鏈接的演示：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 它運行良好。但是，我想調試（或記錄）一些佔位符的值，這些變量在運行Session.run（）時發生了變化。我Tensorflow：在會話運行時輸出值

請你告訴我的方式來「調試」或登錄時，會話運行在循環？這是我的代碼

import tensorflow as tf 
 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
 

 
mnist = input_data.read_data_sets("mnist/", one_hot=True) 
 

 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) 
 

 

 
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 
 
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 
 

 
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 
 

 
y1 = tf.add(tf.matmul(x,W),b) 
 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 
 

 
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 
 

 
cross_entropy1 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y1, y_)) 
 

 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(cross_entropy1) 
 

 
sess = tf.InteractiveSession() 
 
tf.global_variables_initializer().run() 
 

 
for _ in range(1000): 
 
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
 
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) 
 

 
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 
 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
 

 
sess.run(tf.argmax(y,1), feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

在該腳本中，我想記錄y和tf.argmax的數值（y，1），用於處理每一個測試圖像。

來源

2017-03-10 nguyenhoai890

你見過這個[幻燈片]（https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging/#1）嗎？ – xxi

謝謝@xxi，這是一個有趣的幻燈片。我現在會嘗試。 – nguyenhoai890

Mrry最好的回答了這個計算器的答案：https://stackoverflow.com/a/33633839/6487788

正是你問（sess.run在打印過程中）會是他的回答，這部分：

要打印值沒有將它返回給你的Python程序，你可以使用tf.Print（）op，並在另一個答案中提出。請注意，您仍然需要運行部分圖表來查看此op的輸出，該輸出將打印到標準輸出。如果您正在運行分佈式TensorFlow，tf.Print（）op會將其輸出打印到運行該任務的標準輸出。

這將是此代碼爲argmax：

argmaxy = tf.Print(tf.argmax(y,1)) 
correct_prediction = tf.equal(argmaxy, tf.argmax(y_,1))

祝你好運！

來源

2017-03-10 06:45:35 rmeertens

我使用tf.Print（y）是不正確的，但更改爲tf.Print（y，[y]）是可以的。但是，謝謝你，因爲你指出了代碼：argmaxy = tf.Print（tf.argmax（y，1））。其中向我展示瞭如何在Session.Process中打印。 – nguyenhoai890

雖然@ rmeerten的回答是正確的，但您也可以考慮使用TensorBoard這可以成爲調試模型和查看正在發生的事情的有用工具。作爲背景，您還可以查看TensorFlow Dev Summit上的TensorBoard session。

來源

2017-03-12 01:07:11 saeta

是的。好評！ – rmeertens

Tensorflow：在會話運行時輸出值

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