Python 如何从theano函数内部打印值？

我最近从Matlab/C++转到theano，并具有以下功能

train_model = theano.function([x_in, y_index],
                          classifier.cost,
                          updates=updates,
                          givens={
                              x: x_in,
                              y: y_in[y_index]})

我想在每次迭代中打印两层网络之间的值（用于调试、更好地控制函数等）

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我已尝试编辑设置分类器的函数，以便它打印（使用print（）或theano.printing.print/theano.pp（）），并且在设置模型时，我得到的只是一个打印。

在您的示例中

分类器。cost

是一个表达式，可能由基于相同输入的多个其他表达式组成。您可以将这些中间表达式中的任何一个转换为函数，就像使用

分类器一样

f_first_layer = theano.function([x], first_layer)

然后，您可以调用并打印此函数的输出，例如，每次调用
列车模型后。如果您在
train\u model
之前调用它，使用的参数与您将在后面调用
train\u model
的参数相同，那么您将获得层的精确输出，因为它们将由
train\u model
进行评估（在
train\u model
之后调用它将因更新而有所不同）。
好的，为了分享知识，例如，我所做的是：f_first_layer=theano.function（[x]，[cost，print_val]），它返回了我想要控制的值，谢谢你的回答非常感谢你的更新！这看起来是最有用的方法。