如何在张量流代码中的每批之后打印占位符值答案

【问题标题】：How to print placeholder values after each batch in tensorflow code如何在张量流代码中的每批之后打印占位符值
【发布时间】：2018-09-06 13:15:49
【问题描述】：

我定义了一个占位符 z_，它存储形状为 (100,) 的一维数组。为了打印占位符 z_ 的值，我必须将其存储在另一个变量 z1 中。在训练循环中，我使用小批量方法，每次选择 30 个批量大小。但是当我在训练循环中打印 z1 时，它会打印所有具有形状（100，）的值。为什么它没有像 batch_size 那样选择前 30 个值？

`y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
z_ =tf.placeholder(tf.float32, [None])
z1 = z_
#training loop
for i in range(FLAGS.training_step):
    batch = data_sets.train.next_batch(FLAGS.batch_size)
    optimizer.run(feed_dict = {x: batch[0], y_: batch[1]})
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict= {x: batch[0], y_: batch[1]})
    h_set= z1.eval()
    print(h_set)
    print(h_set.shape)`

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

您可以使用张量板来获取占位符在迭代期间获得的不同值。为此请考虑使用tf.summary.scalar，然后给它一个有意义的标签，如“损失”或“学习率”。

更多关于如何使用tf.summary.scalar的信息

【讨论】：