如何打印 theano TensorVariable 的数值？ 我是theano的新手，所以请耐心等待:)
我有一个函数y作为参数。现在我想将它的形状调试打印y到控制台。使用
print y.shape
导致控制台输出（我期待数字，即(2,4,4)）：
Shape.0
或者我如何打印例如以下代码的数值结果（这会计算有多少值y大于最大值的一半）：
errorCount = T.sum(T.gt(T.abs_(y),T.max(y)/2.0))
errorCount应该是一个数字，因为T.sum汇总了所有值。但是使用
print errCount
给了我（预计类似134）：
Sum.0
如果 y 是 theano 变量，则 y.shape 将是一个 theano 变量。所以这是正常的
print y.shape
返回：
Shape.0
如果要评估表达式 y.shape，可以执行以下操作：
y.shape.eval()
如果y.shape不输入计算本身（它只依赖于共享变量和常量）。否则，如果y依赖于xTheano 变量，您可以像这样传递输入值：
y.shape.eval(x=numpy.random.rand(...))
这对于sum. theano.functionTheano 图是符号变量，在您编译或调用它们之前不会进行计算eval()。
编辑：根据文档，theano 较新版本的语法是
y.shape.eval({x: numpy.random.rand(...)})
对于未来的读者：以前的答案很好。但是，我发现 'tag.test_value' 机制更有利于调试目的（请参阅theano-debug-faq）：
from theano import config
from theano import tensor as T
config.compute_test_value = 'raise'
import numpy as np
#define a variable, and use the 'tag.test_value' option:
x = T.matrix('x')
x.tag.test_value = np.random.randint(100,size=(5,5))
#define how y is dependent on x:
y = x*x
#define how some other value (here 'errorCount') depends on y:
errorCount = T.sum(y)
#print the tag.test_value result for debug purposes!
errorCount.tag.test_value
对我来说，这更有帮助；例如，检查正确的尺寸等。
打印张量变量的值。
请执行下列操作：
print tensor[dimension].eval()# 这将打印张量中该位置的内容/值
例如，对于 1 d 张量：
print tensor[0].eval()
我发现@zuuz 的回答对价值观很有帮助，
print(your_variable.tag.test_value)
对于形状，它应该更新为，
print(np.shape(your_variable.tag.test_value))