我正在嘗試建立一個完全卷積的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我的問題是，在某個階段，張量的形狀不再匹配，從而導(dǎo)致Exception和異常，我想在每個步驟之后打印張量的形狀，以便能夠指出問題所在。但是問題是，如果圖形損壞并且某個時刻拋出了異常，則tf.Print似乎無法打印任何內(nèi)容（即使異常發(fā)生在管道中的print語句之后）。我在打印中使用以下代碼。如果我有一個有效的圖形，那可以正常工作。那么，tf.Print真的只能用于工作圖嗎？如果是這種情況，我該如何打印張量的形狀，還是使用某些調(diào)試器（例如tfdbg）的唯一可能性？upsample = custom_layers.crop_center(input_layer, upsample)upsample_print = tf.Print(upsample, [tf.shape(upsample)], "shape of tensor is ")logits = tf.reshape(upsample_print, [-1, 2])...給出的錯誤是ValueError: Dimension size must be evenly divisible by 2898844 but is 2005644 for 'gradients/Reshape_grad/Reshape' (op: 'Reshape') with input shapes: [1002822,2], [4] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [?,1391,1042,2].
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tf.Print僅在運行時打印。它只是向圖添加一個節(jié)點，該節(jié)點在執(zhí)行時會向控制臺打印一些內(nèi)容。因此，如果您的圖形無法構(gòu)建，即無法執(zhí)行任何計算，那么您將永遠(yuǎn)不會看到的輸出tf.Print。
在構(gòu)造時，您只能看到張量的靜態(tài)形狀（例如，使用Python本機print語句打印它們）。我不知道在構(gòu)造時獲取動態(tài)形狀的任何方式（動態(tài)形狀取決于您提供的實際輸入，因此無法在實際提供某些東西之前就知道，這只會在運行時發(fā)生）。對于我的目的而言，了解靜態(tài)形狀通常就足夠了。如果不是這種情況，請嘗試在一個玩具示例中將動態(tài)尺寸設(shè)為靜態(tài)，然后用Python打印所有形狀以找出問題所在。
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