如何使用PYCHARM IDE在張量流中查看每一層CNN之后的output？

Question

我剛開始學習 python，想學習 PyCharm 上的 CNN 實現。我調試了代碼，但無法看到/可視化矩陣的 output 值。 我只從這里收到了h_conv1 = tf.nn.relu(conv1d(x_image, W_conv1) + b_conv1)這個Tensor("Relu:0", shape=(?, 1, 200, 196), dtype=float32) 。 至於我所知道的這個output張量，它是196個1*200維的矩陣。 但是，我想知道這些矩陣中的 output 值。 為了更清楚地理解，下面是示例，如下圖所示：

我們有 6 * 6 * 3，3 個 6 * 6 的矩陣，我們在每個矩陣上應用兩個過濾器，因此它導致兩個 4 * 4 維的矩陣。 我想在調試時使用TensorFlow 來查看pycharm 中的這兩個矩陣值？

Answer 1

在TensorFlow有兩個環境來實現model的深度：

1：Eager Execution：Eager Execution 是一個強大的執行環境，可以立即評估操作。 它不構建圖形，並且操作返回實際值而不是稍后運行的計算圖。 使用 Eager Execution，TensorFlow 會計算代碼中出現的張量值。

2：Graph Execution：由於eager execution在Python中逐一運行所有操作，它無法利用潛在的加速機會。 圖執行從 Python 中提取張量計算，並在評估之前構建一個有效的圖。

因此，Eager Execution 可以完成您的工作。 請進一步檢查此鏈接： https://towardsdatascience.com/eager-execution-vs-graph-execution-which-is-better-38162ea4dbf6