python如何打印输出def定义的tensorflow网络模型

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.keras.utils.plot_model()` 函数来打印输出定义的神经网络模型。该函数可以将模型的网络结构可视化，并保存为图片或显示在 Jupyter Notebook 中。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义一个简单的神经网络模型
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 打印模型的网络结构
tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

输出结果：

<IPython.core.display.Image object>

在 Jupyter Notebook 中，该函数会返回一个 `IPython.core.display.Image` 对象，可以直接在 Notebook 中显示模型的网络结构。在本例中，打印输出了一个名为 `model.png` 的图片，其中包含了模型的网络结构。

如果希望将模型的网络结构保存为图片，可以将 `to_file` 参数设置为保存路径，如 `to_file='model.png'`。如果希望在图片中显示每一层的输入输出形状，可以将 `show_shapes` 参数设置为 True。