Question

我对TensorFlow中的Code - 神经网络有一些疑问。

axel

在第37行单次循环后，如何使用 X [0] 和新学习的调用 model（） w_h 和 w_o ，以便我可以看到函数返回
同样，如何在 model（）函数中打印 h 的值？

提前致谢。我是tensorFlow的新手：）

Answer 1

feed_dict将占位符转换为实际值。因此，为feed_dicts提供一个条目并评估py_x。

以下内容应该有效：

结果（px_y）：

print(sess.run(py_x, feed_dict={X: [yoursample]}))

对于h ，它（几乎）相同。但由于链接代码h是model()的私人成员，因此您需要引用h才能对其进行评估。最简单的方法是替换线：

(14) return tf.matmul(h, w_o)
with
(14) return (tf.matmul(h, w_o), h)

(26) py_x = model(X, w_h, w_o)
with
(26) py_x, h = model(X, w_h, w_o)

并使用：

print(sess.run(h, feed_dict={X: [yoursample]}))

或者（评估多个变量）：

py_val, h_val = sess.run([py_x, h], feed_dict={X: [yoursample]})
print(py_val, h)

<强>说明：顺便说一下，我们告诉Tensorflow我们的网络是如何构建的，我们不需要明确引用（内部/隐藏）变量h。但是为了评估它，我们需要引用来定义要评估的。

还有其他方法可以将变量从Tensorflow的内容中删除，但是当我们明确地创建这个变量时，我会避免将某些内容放入黑盒中并稍后询问相同的黑盒子回来了。

Answer 2

关于第二个问题：

类似地，如何在model（）函数内部打印h的值？

具有功能tf.Print

.wrapper {
  display: grid;
  grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;
  grid-template-rows: auto auto auto auto auto;
  grid-template-areas:
  "header header header"
  "leftCol midTop rightCol"
  "leftCol midTop tileone"
  "leftCol midBottom tiletwo"
  "footer footer footer";
  grid-gap: 0px;
}

可以在这里找到很好的解释：https://towardsdatascience.com/using-tf-print-in-tensorflow-aa26e1cff11e

在TensorFlow中执行函数

2 个答案: