Question

我已经使用tensorflow估计器API建立了一个分类模型。我尝试使用下面的代码在预测时从打印在日志中的隐藏行中获取张量输出。

model = tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(
        model_dir=model_dir,
        linear_feature_columns=wide_columns,
        dnn_feature_columns=deep_columns,
        dnn_hidden_units=hidden_units,
        config=run_config)
tensors_to_log = {"DenseOut": "dnn/logits/BiasAdd"}
logging_hook = tf.train.LoggingTensorHook(tensors=tensors_to_log, every_n_iter=1)
predictions = model.predict(train_input_fn, hooks=[logging_hook])

当我运行代码时，我能够使张量登录到输出中，但是由于该值很长，它会被截断，并且我只能在开头和结尾看到很少的数字。

INFO:tensorflow:DenseOut = [[ 0.61572325 -0.44044942 -0.19232166 ...  0.04 0.605 0.15]]

如何指定tensorflow记录完整的输出？

Answer 1

非常有趣，我发现解决方案是设置np.set_printoptions。

import numpy as np

np.set_printoptions(threshold=np.nan)

似乎tensorflow和numpy紧密结合。

Answer 2

尝试一下：

    import sys
    import numpy as np
    np.set_printoptions(threshold= sys.maxsize)

在张量流估计器中记录长张量值

2 个答案: