mindspore.ops.print_

mindspore.ops.print_(*input_x)

将输入数据进行打印输出。

默认打印在屏幕上。也可以保存在文件中，通过 context 设置 print_file_path 参数。一旦设置，输出将保存在指定文件中。通过函数 mindspore.parse_print() 可以重新加载数据。获取更多信息，请查看 mindspore.set_context() 和 mindspore.parse_print() 。

在Ascend平台上的Graph模式下，可以通过设置环境变量 MS_DUMP_SLICE_SIZE 和 MS_DUMP_WAIT_TIME 解决在输出大Tesnor或输出Tensor比较密集场景下算子执行失败的问题。

说明

在PyNative模式下，请使用Python print函数。在Ascend平台上的Graph模式下，bool、int、float、tuple以及list类型数据将被转换为Tensor进行打印，str保持不变。

参数：

• input_x (Union[Tensor, bool, int, float, str, tuple, list]) - print_的输入。支持多个输入，用'，'分隔。

返回：

无效返回值，应忽略。

异常：

• TypeError - input_x 不是Tensor、bool、int、float、str、tuple或list。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.ones([2, 1]).astype(np.int32))
>>> y = Tensor(np.ones([2, 2]).astype(np.int32))
>>> result = ops.print_('Print Tensor x and Tensor y:', x, y)
Print Tensor x and Tensor y:
Tensor(shape=[2, 1], dtype=Int32, value=
[[1],
 [1]])
Tensor(shape=[2, 2], dtype=Int32, value=
[[1, 1],
 [1, 1]])