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paddle.static.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

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
  3. paddle.enable_static()
  5. x = paddle.full(shape=[2, 3], fill_value=3, dtype='int64')
  6. out = paddle.static.Print(x, message="The content of input layer:")
  8. main_program = paddle.static.default_main_program()
  9. exe = paddle.static.Executor(place=paddle.CPUPlace())
  10. res = exe.run(main_program, fetch_list=[out])
  11. # Variable: fill_constant_1.tmp_0
  12. #   - message: The content of input layer:
  13. #   - lod: {}
  14. #   - place: CPUPlace
  15. #   - shape: [2, 3]
  16. #   - layout: NCHW
  17. #   - dtype: long
  18. #   - data: [3 3 3 3 3 3]