Print

paddle.fluid.layers.Print(input, first_n=-1, message=None, summarize=-1, print_tensor_name=True, print_tensor_type=True, print_tensor_shape=True, print_tensor_lod=True, print_phase='both')[源代码]

Print操作命令

该OP创建一个打印操作,打印正在访问的Tensor内容。

封装传入的Tensor,以便无论何时访问Tensor,都会打印信息message和Tensor的当前值。

参数:
  • input (Variable)-将要打印的Tensor
  • summarize (int)-打印Tensor中的元素数目,如果值为-1则打印所有元素
  • message (str)-打印Tensor信息前自定义的字符串类型消息,作为前缀打印
  • first_n (int)-打印Tensor的次数
  • print_tensor_name (bool)-可选,指明是否打印Tensor名称,默认为True
  • print_tensor_type (bool)-可选,指明是否打印Tensor类型,默认为True
  • print_tensor_shape (bool)-可选,指明是否打印Tensor维度信息,默认为True
  • print_tensor_lod (bool)-可选,指明是否打印Tensor的LoD信息,默认为True
  • print_phase (str)-可选,指明打印的阶段,包括 forward , backwardboth ,默认为 both 。设置为 forward 时,只打印Tensor的前向信息;设置为 backward 时,只打印Tensor的梯度信息;设置为 both 时,则同时打印Tensor的前向信息以及梯度信息。

返回:输出Tensor

返回类型:Variable

注解

输入和输出是两个不同的Variable,在接下来的过程中,应该使用输出Variable而非输入Variable,否则打印层将失去backward的信息。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import paddle
import numpy as np

x = fluid.layers.data(name='x', shape=[1], dtype='float32', lod_level=1)
x = fluid.layers.Print(x, message="The content of input layer:")

y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32', lod_level=2)
out = fluid.layers.sequence_expand(x=x, y=y, ref_level=0)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
x_d = fluid.create_lod_tensor(np.array([[1.1], [2.2],[3.3],[4.4]]).astype('float32'), [[1,3]], place)
y_d = fluid.create_lod_tensor(np.array([[1.1],[1.1],[1.1],[1.1],[1.1],[1.1]]).astype('float32'), [[1,3], [1,2,1,2]], place)
results = exe.run(fluid.default_main_program(),
                  feed={'x':x_d, 'y': y_d },
                  fetch_list=[out],return_numpy=False)

运行输出:

The content of input layer:    The place is:CPUPlace
Tensor[x]
 shape: [4,1,]
 dtype: f
 LoD: [[ 0,1,4, ]]
 data: 1.1,2.2,3.3,4.4,