python - 在 tensorflow 估计器中记录长张量值

Question

我已经使用 tensorflow estimator API 构建了一个分类模型。在使用以下代码进行预测时，我正在尝试从打印在日志中的隐藏层获取张量输出。

model = tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(
        model_dir=model_dir,
        linear_feature_columns=wide_columns,
        dnn_feature_columns=deep_columns,
        dnn_hidden_units=hidden_units,
        config=run_config)
tensors_to_log = {"DenseOut": "dnn/logits/BiasAdd"}
logging_hook = tf.train.LoggingTensorHook(tensors=tensors_to_log, every_n_iter=1)
predictions = model.predict(train_input_fn, hooks=[logging_hook])

当我运行代码时，我能够在输出中记录张量，但由于值很长，它被截断了，我只能看到开头和结尾的几个数字。

INFO:tensorflow:DenseOut = [[ 0.61572325 -0.44044942 -0.19232166 ...  0.04 0.605 0.15]]

如何指定 tensorflow 来记录完整的输出？

Answer 1

很有趣，我发现解决方案是设置np.set_printoptions。

import numpy as np

np.set_printoptions(threshold=np.nan)

看来tensorflow和numpy是紧密结合的。