如何在张量流中打印完整（未截断）张量？答案

【问题标题】：How to print full (not truncated) tensor in tensorflow?如何在张量流中打印完整（未截断）张量？
【发布时间】：2018-03-22 13:17:25
【问题描述】：

每当我尝试打印时，我总是得到截断的结果

import tensorflow as tf
import numpy as np

np.set_printoptions(threshold=np.nan)

tensor = tf.constant(np.ones(999))

tensor = tf.Print(tensor, [tensor])

sess = tf.Session()

sess.run(tensor)

如您所见，我遵循了在 Print full value of tensor into console or write to file in tensorflow 上找到的指南

但输出很简单

...\core\kernels\logging_ops.cc:79] [1 1 1...]

我想查看完整的张量，谢谢。

【问题讨论】：

标签： numpy tensorflow

【解决方案1】：

通过检查the Tensorflow API 中的tf.Print 可以轻松解决此问题。传递summarize=n，其中n 是您要显示的元素数。

【讨论】：

要打印整个张量，只需将参数设置为张量的大小，可以使用 tf.size 完成。 tensorflow.org/api_docs/python/tf/size
这已被弃用，取而代之的是 tf.print（小写 p）tensorflow.org/api_docs/python/tf/print
您现在可以使用summarize=-1 打印整个张量，而不是tf.size: tensorflow.org/api_docs/python/tf/print#args
酷！无论如何，这个答案已经过时了，因为它适用于 TF 1.x 并且新的 tf.print 更容易使用。

【解决方案2】：

您可以在 TensorFlow 2.x 中进行如下操作：

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant(np.ones(999))
tf.print(tensor, summarize=-1)

来自 TensorFlow 文档 -> 汇总：每个维度中的第一个和最后一个汇总元素按张量递归打印。如果设置为 -1，它将打印每个张量的所有元素。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/print

【讨论】：