我正在编写一个简单的损失函数，其中我必须将张量转换为 numpy 数组（这是必需的）。我只是想打印张量的值，但收到此错误：-
张量("loss/activation_4_loss/Print:0", shape=(?, 224, 224, 2),
数据类型=float32)
def Lc(y_true, y_pred):
x=K.print_tensor(y_pred)
print(x)
return K.mean(y_pred)
请告诉我如何从张量中获取值（数字）？我也尝试过“eval”，但它也引发了一个大错误，即没有会话存在，它是一个占位符等。整个程序执行良好，只是“打印张量“线路引起问题。
print 语句是多余的。 print_tensor 已经打印了这些值。
来自 print_tensor 的文档：
“注意print_tensor返回一个与以下内容相同的新张量x
应该在下面的代码中使用它。否则
评估期间不考虑打印操作."
上面的代码中，由于y_pred被赋值给x并且x不再使用，所以打印失败。
使用下面的版本。
def Lc(y_true, y_pred):
y_pred=K.print_tensor(y_pred)
return K.mean(y_pred)
def cat_loss(y_true, y_pred):
y_pred = K.print_tensor(y_pred)
return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
将这个 cat_loss 函数放入训练循环后，我可以看到如下输出：
[[0.000191014129 0.230871275 0.43813318]...]
190/255 [=====================>........] - 预计到达时间：0 秒 - 损失：0.3442 - 加速：0.9015
[[3.16367514e-05 1.70419597e-07 0.000147014405]...]
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