tensorflow 打印内存中的变量方法

要打印tensorflow内存中的变量，我们需要使用tensorflow的Session类中的run方法。具体代码如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个tensorflow变量x
x = tf.Variable(0)

# 创建一个操作，将x加1
add_op = tf.assign_add(x, 1)

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量x
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 执行add_op操作10次，并打印每次执行后变量x的值
    for i in range(10):
        sess.run(add_op)
        print(sess.run(x))

上面的代码中，我们首先创建了一个tensorflow变量 x，并将其初始化为0；然后创建了一个操作 add_op，用于将 x 加 1；接着创建了一个会话 sess，并在其中执行了10次 add_op 操作，并打印每次执行后的变量值。

如果我们要打印 tensorflow 内存中的某个具体变量值，可以使用 TensorBoard 工具。TensorBoard 是 tensorflow 内置的一款可视化工具，它可以帮助我们在浏览器中查看 tensorflow 图形和变量值信息。

我们可以使用如下代码将变量值写入 TensorBoard：

import tensorflow as tf

# 创建一个tensorflow变量x
x = tf.Variable(0)

# 创建一个操作，将x加1
add_op = tf.assign_add(x, 1)

# 创建一个SummaryWriter，用于将变量x的值写入TensorBoard
writer = tf.summary.FileWriter('logs')

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量x
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 执行add_op操作10次，并将变量值写入TensorBoard
    for i in range(10):
        sess.run(add_op)
        summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='x', simple_value=sess.run(x))])
        writer.add_summary(summary, i)

需要注意的是，上述代码中的 'logs' 是存放 TensorBoard 文件的目录。可以在命令行中通过 tensorboard 命令开启 TensorBoard 的可视化服务，例如：

tensorboard --logdir=logs

之后在浏览器中访问 http://localhost:6006/ 即可在 TensorBoard 中查看变量 x 的值。