如何在tensorflow代码中的每个批次后打印占位符值

我定义了一个占位符z_，用于存储具有形状（100，）的一维数组。为了打印占位符z_的值，我必须将其存储在另一个变量z1中。在训练循环中，我使用小批量方法，每次我选择30个批量。但当我在训练循环中打印z1时，它会打印所有具有形状的值（100，）。为什么不按批次大小选择前30个值

`y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
z_ =tf.placeholder(tf.float32, [None])
z1 = z_
#training loop
for i in range(FLAGS.training_step):
    batch = data_sets.train.next_batch(FLAGS.batch_size)
    optimizer.run(feed_dict = {x: batch[0], y_: batch[1]})
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict= {x: batch[0], y_: batch[1]})
    h_set= z1.eval()
    print(h_set)
    print(h_set.shape)`

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您可以使用tensorboard来获取占位符在迭代过程中获得的不同值。 为此，请考虑使用 Tf.Posik.Stalar ，然后给出一个有意义的标签，如“丢失”或“学习率”。 有关如何使用的更多信息