在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候。也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了。其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作。
一 class tf.Session
运行tensorflow操作的类,其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过,在定义好所有的数据结构和操作后,其最后运行。
import tensorflow as tf # Build a graph. a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # Launch the graph in a session. sess = tf.Session() # Evaluate the tensor `c`. print(sess.run(c))
二 class tf.InteractiveSession
顾名思义,用于交互上下文的session,便于输出tensor的数值。与上一个Session相比,其有默认的session执行相关操作,比如:Tensor.eval(), Operation.run()。Tensor.eval()是执行这个tensor之前的所有操作,Operation.run()也同理。
import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b with tf.Session(): # We can also use 'c.eval()' here. print(c.eval())
打印输出张量的值的方法
import tensorflow as tf zeros = tf.zeros([3,3]) # 方法1 with tf.Session(): print(zeros.eval()) # 方法2 sess = tf.Session() print(sess.run(zeros))
打印输出tensor变量的值的方法
import tensorflow as tf ones=tf.Variable(tf.ones([3,3])) # 方法1 InteractiveSession + initializer inter_sess=tf.InteractiveSession() ones.initializer.run() print(inter_sess.run(ones)) # 方法2 inter_sess=tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() print(inter_sess.run(ones)) # 方法3 Session + global_variables_initializer sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(ones)) # 方法4 with Session + global_variables_initializer with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(ones))
Reference:
[1] https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/client.html#InteractiveSession
[2] http://stackoverflow.com/questions/33633370/how-to-print-the-value-of-a-tensor-object-in-tensorflow
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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