Question

我是TensorFlow的新手，我正在尝试在一个函数中打印一个向量的形状，该函数将从TensorFlow会话中调用。

问题是这条线（显示已注释掉）仅在最初定义此函数模板时执行（而不是在TensorFlow会话期间的每次迭代）。如何添加一个print语句，以便在每次TensorFlow迭代时调用它？

def Q(X):
    # f_debug.write('Q(X) :: X.shape :: ' + str(X.shape) + '\n')

    h = tf.nn.relu(tf.matmul(X, Q_W1) + Q_b1)
    z = tf.matmul(h, Q_W2) + Q_b2
    return z

Answer 1

这是一个值得注意的重点，也是TF中常见的混淆。该函数不会被会话中的tensorflow调用，除了tf.py_func之外，没有python函数可以解决您的问题。

Tensorflow仅调用函数Q来获取符号操作，然后将这些操作添加到依赖关系图中。在会话期间，依赖图是依赖于执行计算的全部内容。即使您使用tf.while，tf.cond或其他控制流操作。这些都不会在会话期间调用python，它们只是按照您定义的方式遍历依赖关系图中的元素。

一般来说，如果没有使用Tensorflow调试器（根本不难配置），就没有好办法停止执行张量流中图执行。但作为一种解决方法，您可能会定义一个tf.py_func python函数。这个函数将一个张量编组成一个python对象，并在会话执行期间调用python（它没有效率或任何东西，但在某些情况下它很方便）。

您可能需要使用with tf.control_dependencies(...):来强制运行tf.py_func操作（因为如果它只有一个打印语句，它就不会有任何依赖）。

Disclamer：我没有以这种方式使用tf.py_func，也没有按照这个意图建立。

Answer 2

这是 TensorFlow 1 的具体解释。我确信 TF 2 中的 Eager Execution 改变了其中的一些事情。请参阅docs for tf.print。

我在 py_func 函数中使用常规 print() 语句没有任何运气。您可以使用 tf.print 在执行 TF 图（py_func 或其他）的“内部”执行打印语句。我只熟悉它在 TF 1 中的使用，但它的工作原理是创建一个新的打印操作并将其添加到 TF 图中：

def Q(X):
    # Note that at least sometimes, X.shape can be resolved before the
    # graph is executed, so you may only need this for the *value* of X

    # Create a new print op
    printop = tf.print('Q:', X)

    # Force printop to be added to the graph by setting it as a 
    # dependency for at least one operation that will be run
    with tf.control_dependencies([printop]):
        h = tf.nn.relu(tf.matmul(X, Q_W1) + Q_b1)
        z = tf.matmul(h, Q_W2) + Q_b2
        return z

我遇到过一些情况，这并没有像我希望的那样工作（我相信是由于多线程）。如果您找不到图表的节点来附加 printop 操作，这也可能会很棘手——例如，如果您试图在函数的最后一行打印某些内容。

但这似乎对我来说大部分时间都有效。

Docs on tf.print()。

TensorFlow函数

2 个答案: