python如何打印输出def函数定义的tensorflow网络模型

要打印输出 TensorFlow 神经网络模型的定义，可以使用 TensorFlow 自带的 `tf.summary.FileWriter` 和 `tf.summary.FileWriter.add_graph` 方法。具体步骤如下：

1. 在代码中创建 TensorFlow 神经网络模型。

2. 创建 `tf.summary.FileWriter` 对象，指定日志输出目录。

3. 在创建 `tf.summary.FileWriter` 对象后，调用 `tf.summary.FileWriter.add_graph` 方法将当前 TensorFlow 计算图写入日志文件。

以下是示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 神经网络模型
def my_model(x):
    # 在这里定义神经网络模型
    pass

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x')

# 调用模型函数
y = my_model(x)

# 创建 FileWriter 对象，并将计算图写入日志文件
writer = tf.summary.FileWriter('./logs', tf.get_default_graph())
writer.close()

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `my_model` 函数，用于创建 TensorFlow 神经网络模型。接着，我们创建一个输入占位符 `x`，并调用 `my_model` 函数生成输出 `y`。最后，我们创建 `tf.summary.FileWriter` 对象，并将默认计算图写入日志文件。

注意：上述示例代码仅用于演示如何打印输出 TensorFlow 神经网络模型的定义，实际应用中，需要根据具体的需求修改代码。