我为Keras模型编写了一个相当复杂的损失函数，并且在训练过程中始终返回nan。因此，我需要在训练时打印中间张量。我了解您无法在损失函数中执行K.eval，因为张量未初始化。但是，我尝试了K.print_tensor()和tf.Print()都没有用。
我几乎想做这样的事情：
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
print("mean_squared_error")
loss = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
loss = tf.Print(loss, [loss])
return loss
model.compile(optimizer=self.optimizer, loss=mean_squared_error)
实际上，我将用我的自定义损失替换mean_squared_error。 “ mean_squared_error”将被打印，但不是我尝试使用TensorFlow打印（也不是Keras打印）打印的值。我还尝试了与How do I print inside the loss function during training in Keras?中完全相同的代码，但仍然看不到控制台中打印任何内容。
另外，我编写了一个单独的文件来测试某些内容。
import tensorflow as tf
import keras.backend as K
input1 = K.constant(1)
input2 = K.constant(2)
input3 = K.constant(3)
node1 = tf.add(input1, input2)
print_output = K.print_tensor(node1)
output = tf.multiply(print_output, input3)
也不打印任何内容。
我是否错误使用TensorFlow的Print和Keras print_tensor？还是将结果打印在其他地方？我尝试使用print("test", file=sys.stderr)测试控制台的stderr，并获得正确的输出test。
为了澄清起见，我知道您可以使用K.eval来使测试代码打印出张量的值，但是由于我无法在损失函数中使用K.eval，因此需要使tf.Print或K.print_tensor起作用。
python参考方案
这里的问题是训练代码通常实际上并不取决于损耗张量的值！通常，您无需计算损失的实际值即可计算损失的梯度，这意味着tensorflow的运行时可以自由地从图中修剪损失的实际执行情况。
您可以将损失函数包装在tf.contrib.eager.defun装饰器中，这样做的副作用是，即使您的向后传递不需要所有有状态的操作，它们也可以运行。
如何打印浮点数的全精度[Python] - python我编写了以下函数，其中传递了x，y的值：def check(x, y): print(type(x)) print(type(y)) print(x) print(y) if x == y: print "Yes" 现在当我打电话check(1.00000000000000001, 1.0000000000000002)它正在打印：<…
python打印列表的所有子集 - pythonThis question already has answers here: How to get all subsets of a set? (powerset) （18个回答） …
Python sqlite3数据库已锁定 - python我在Windows上使用Python 3和sqlite3。我正在开发一个使用数据库存储联系人的小型应用程序。我注意到，如果应用程序被强制关闭（通过错误或通过任务管理器结束），则会收到sqlite3错误（sqlite3.OperationalError：数据库已锁定）。我想这是因为在应用程序关闭之前，我没有正确关闭数据库连接。我已经试过了： connectio…
如何在模型内部冻结模型的特定层？ - python我的keras模型由多个模型组成。每个“子模型”都有多个层次。如何在“子模型”中调出图层并设置可训练性/冻结特定图层？ python参考方案 我将使用Keras中的VGG19卷积神经网络的示例，尽管它适用于任何神经网络体系结构：from keras.applications.vgg19 import VGG19 model = VGG19(weights=&…
keras中的自定义RMSPE损失函数 - python我正在尝试在keras中定义我自己的损失函数，即均方根百分比误差。 RMSPE定义为：我已经将损失函数定义为：from keras import backend as K def rmspe(y_true, y_pred): sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_tr…