1樓：宮承十文一多
$pipuninstall
tensorflow
# ???
玩笑歸玩笑，TensorFlow 2.x+ 還是很好用的。
只不過每次執行 TensorFlow 程式時都會被雪崩式的的各種海量警告日誌 (warnings)打敗。從而在stdout很難找到自己關注的資訊點。再加上 TensorFlow換 API 比翻書還快，於是各種「deprecated「鋪天蓋地，鑼鼓喧天。
於是乎我告訴自己一定要找到辦法把他們關掉，太影響心情了。如下：
# Suppress TensorFlow stdout prints
import
osimport
loggingos.
environ
["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"# FATAL
logging
.getLogger
("tensorflow").
setLevel
(logging
.FATAL)
2樓：Ironboy
tf.add_to_collection(name,tensor)
tf.get_collection(name)
由於2.0之前的TensorFlow還是靜態圖框架，內部變數無法即時列印輸出，所以可以利用tf.add_to_collection(name,tensor)把你想檢視的變數放到以name命名的tensor list中，然後sess.
run(tf.get_collection(name))列印出來，並且tf.add_to_collection像是乙個籃子，可以一直以name命名，放tensor進去，run出來就是乙個list，每個list的元素是你之前按順序放進去的tensor，這個可以用來輔助TensorFlow進行除錯，其他情況下蒐集所有的loss啥的應該更為常用
3樓：David 9
給普通科研人員跑TensorFlow Models專案的一點建議，編譯tf，谷歌Bazel，TensorFlow Slim和其他
4樓：阿偉Jeffrey
feed_dict 不只可以用來傳入訓練資料，還可以用來做區域性網路的測試。不止 placeholder 可以傳入資料，一般的 tensor 也可以。
5樓：姚蒜蓉
uninitialized_var_names=sess
.run(tf
.report_uninitialized_variables())var_list=
forv
intf
.global_variables
():name=v
.name
.split
(':')[0
]ifname
inuninitialized_var_namesorname
.encode
("utf8")in
uninitialized_var_names:var_list.(
v)sess
.run(tf
.variables_initializer(var_list
))別用 global_variables_initializer了。
估計我還會來補充的。。。。
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