C++ 如何在tensorflow中在gpu和cpu之间拉/推数据

我使用临时张量在定制的基于GPU的OP中存储数据。为了调试目的，我想用C++中的传统PrtTF打印这个张量的数据。如何将这个基于gpu的张量拉到cpu，然后打印它的内容。 多谢各位

如果“临时”指的是allocate_temp而不是allocate_output，那么在python端无法获取数据

我通常在调试期间返回张量本身，以便简单的sess.run获取结果。否则，显示数据的唯一方法是C++内部的传统PrimTf。假设张量是自定义操作的输出，则tf.Print可以简化进一步的调试

例如：

张量温度张量； OP_需要_OKctx，ctx->allocate_tempDT_FLOAT，some.shape和temp_tensor； float*host_memory=new float[some.NumElements]； cudaMemcpyhost_内存，temp_tensor.flat.data，some.NumElements*sizeoffloat，cudaMemcpyDeviceToHost；

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非常感谢你的帮助。是的，我想用C++中的传统的打印输出数据。由于它是一个基于gpu的张量，我想知道如何将数据从gpu拉到cpu？cumemcpy或if！threadIdx.x printf与每个cuda实现都类似。