如何在张量流代码中每批之后打印占位符值

Question

我定义了一个占位符z_，它存储具有形状(100，(的一维数组。为了打印占位符的值z_我必须将其存储在另一个变量 z1 中。在训练循环中，我使用迷你批量方法，每次我选择 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。为什么它不像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)`

Answer 1

您可以使用张量板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"。

有关如何使用 tf.summary.scalar 的详细信息