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实际上，我在 TensorFlow 1.13.0 中已经发现了问题。（tensorflow1.12.0 运行良好）。

我的代码被列为一个简单的例子：

def Lambda layer(temp):
    print(temp)
    return temp

在我的 Keras 模型中用作 lambda 层。在 tensorflow1.12.0 中，print(temp)可以输出如下的详细数据

[<tf.Tensor: id=250, shape=(1024, 2, 32), dtype=complex64, numpy=
array([[[ 7.68014073e-01+0.95353246j,  7.01403618e-01+0.64385843j,
          8.30483198e-01+1.0340731j , ..., -8.88018191e-01+0.4751519j ,
         -1.20197642e+00+0.6313924j , -1.03787208e+00+0.22964947j],
        [-7.94382274e-01+0.56390345j, -4.73938555e-01+0.55901265j,
         -8.73749971e-01+0.67095983j, ..., -5.81580341e-01-0.91620034j,
         -7.04443693e-01-1.2709806j , -3.23135853e-01-1.0887597j ]],

这是因为我使用 1024 作为 batch_size。但是当我更新到 tensorflow1.13.0 或 TensorFlow 2.0 时，相同的代码输出

Tensor("lambda_1/truediv:0", shape=(None, 1), dtype=float32)

这很糟糕，因为我不知道确切的错误。那么，关于如何解决它的任何想法？

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1 回答 1

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您会看到该输出，因为 Keras 模型正在转换为其图形表示，因此print会打印tf.Tensor图形描述。

tf.Tensor要在使用 Tensorflow 2.0 时查看 a 的内容，您应该使用tf.print而不是，print因为前者会转换为其图形表示，而后者不会。

于 2019-04-15T08:25:13.723 回答