TF2.7.0中tf.print触发TypeSpec TypeError报错问题咨询

这是TensorFlow静态图构建阶段的类型校验错误，具体来说：
tf.print执行后返回的是Operation类型的算子对象，而非张量；当你在被tf.function装饰的代码块中调用tf.print时，如果你的代码逻辑中将这个Operation对象当成张量类结构传递、赋值或者返回，TensorFlow的AutoGraph追踪器需要为所有传递的对象生成用于类型校验的TypeSpec，但框架原生不支持为Operation类型生成TypeSpec，因此抛出该错误。
报错里的unsupported type <class 'google3.third_party.tensorflow.python.framework.ops.Operation'>已经明确标注了不被支持的类型就是tf.print返回的算子对象。

Colab测试时你大概率在Eager执行模式下运行代码，没有将打印逻辑包裹进tf.function静态图编译流程：Eager模式下tf.print直接执行打印操作，返回的Operation对象即使没有被处理也不会触发类型校验，因此可以正常运行。
而大型项目一般会对核心计算逻辑添加tf.function装饰来提升执行性能，或者Keras的train/evaluate等接口会隐式将逻辑编译为静态图，此时就会触发TypeSpec校验逻辑。另外你使用的2.7.0版本TensorFlow本身存在tf.print返回值在静态图中被误追踪的已知问题，该类问题在2.8及之后版本有相关修复。

• 先定位tf.print所在的代码上下文，确认是否被tf.function装饰，或者处于Keras模型的call方法、自定义损失函数、自定义指标这类会被隐式编译为静态图的逻辑中
• 不要接收tf.print的返回值，也不要将其作为函数返回值、运算输入传递，仅单独书写一行tf.print(你的张量.shape)即可，避免Operation对象被AutoGraph追踪
• 临时验证问题根源可以在代码入口添加tf.config.run_functions_eagerly(True)，强制所有tf.function以Eager模式运行，如果此时报错消失即可确认是静态图追踪引发的问题
• 如果需要保留静态图编译的性能收益，也可以将打印操作绑定到后续计算节点，示例写法：

print_op = tf.print(你的张量.shape)
with tf.control_dependencies([print_op]):
    # 后续的计算逻辑写在这个上下文里
    output = 你的正常计算逻辑

• 条件允许的话可以将TensorFlow升级到2.8及以上版本，该类TypeSpec校验的兼容问题已被官方修复

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Malcolm Slaney