Print

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • paddle.fluid.layers.Print(input, first_n=-1, message=None, summarize=20, 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。默认值为20
    • 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 , backward 和 both ，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：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import paddle
  3. import numpy as np
  4.  
  5. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[1], dtype='float32', lod_level=1)
  6. x = fluid.layers.Print(x, message="The content of input layer:")
  7.  
  8. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32', lod_level=2)
  9. out = fluid.layers.sequence_expand(x=x, y=y, ref_level=0)
  10. place = fluid.CPUPlace()
  11. exe = fluid.Executor(place)
  12. exe.run(fluid.default_startup_program())
  13. x_d = fluid.create_lod_tensor(np.array([[1.1], [2.2],[3.3],[4.4]]).astype('float32'), [[1,3]], place)
  14. 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)
  15. results = exe.run(fluid.default_main_program(),
  16.                   feed={'x':x_d, 'y': y_d },
  17.                   fetch_list=[out],return_numpy=False)

运行输出:

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