tf.print给TypeSpec TypeError

Question

这个错误信息意味着什么？

TypeError: Could not build a TypeSpec for name: "tf.print/PrintV2"
op: "PrintV2"
input: "tf.print/StringFormat"
attr {
  key: "end"
  value {
    s: "\n"
  }
}
attr {
  key: "output_stream"
  value {
    s: "stdout"
  }
}
 of unsupported type <class 'google3.third_party.tensorflow.python.framework.ops.Operation'>

我在打印张量的形状。我的代码“工作”没有打印，所以我确定它是这个语句，张量是有效的。我可以在测试实验室打印张量的形状。我不知道如何缩小这个范围并调试它。我的失败是在一个庞大的程序中。

我在网上找不到任何可能导致这个错误的信息。

当我从一个TypeSpec中得到一个tf.print错误时，这意味着什么？

-马尔科姆(TF 2.7.0)

Answer 1

很抱歉我的后续行动太晚了。

结果发现，Keras层的输出不是常规的tf.tensor。我仍然不明白原因，错误信息，或如何提供更好的信息。:-(

这里是一个简单的问题(和错误消息)和一个(无文档)解决方案的例子。

import tensorflow as tf
keras_input = tf.keras.layers.Input([10])
tf.print(keras_input)
==> TypeError: Could not build a TypeSpec for name: "tf.print_2/PrintV2"


tf.keras.backend.print_tensor(keras_input)
==> <KerasTensor: shape=(None, 10) dtype=float32 (created by layer 'tf.keras.backend.print_tensor')>

因此，故事的寓意是在使用Keras模型时使用tf.keras.backend.print_tensor。