tfdbg调试时list_tensors不显示未命名Op张量，如何获取该张量？

嘿，我来帮你搞定这个tfdbg的问题～

未命名Op的张量虽然不会直接显示在lt命令的Op名称下，但你可以通过以下几种方式找到它们：

• 用正则匹配查找相关张量：TensorFlow会给未命名Op自动生成唯一名称，格式一般是<Op类型>_<编号>:<输出索引>（比如MatMul_2:0、Softmax_1:0）。你可以用lt -r MatMul或lt -r Softmax命令（-r表示正则匹配），列出所有MatMul/Softmax类型Op的张量，从中找到对应你要的logits和outputs，然后用pt <张量全名>查看具体数值。
• 设置断点实时捕获：如果提前知道这些张量的生成时机，直接用bp add MatMul或bp add Softmax给对应Op设置断点。当会话运行到这个Op时，tfdbg会自动暂停，此时你可以直接查看该Op的输出张量，不管它有没有命名。
• 遍历计算图定位：输入graph命令查看完整计算图，找到MatMul和Softmax节点的输出边，对应的就是你要找的张量，记下名称后用pt命令查看即可。

完全可以用这个方法，而且这是批量管理张量的实用技巧：

• 在定义logits和outputs的代码位置，把它们加入自定义集合：

  # 假设这是你的未命名Op张量
  logits = tf.matmul(inputs, weights)
  outputs = tf.nn.softmax(logits)
  
  # 加入自定义集合
  tf.add_to_collection("my_test_tensors", logits)
  tf.add_to_collection("my_test_tensors", outputs)
  

• 之后不管是常规TensorFlow会话还是tfdbg会话，你都可以通过tf.get_collection("my_test_tensors")获取这两个张量。在tfdbg里，甚至可以直接用pt tf.get_collection('my_test_tensors')[0]来查看logits的值，或者先打印集合内的张量名称再精准查看。
• 额外提一句：其实给张量手动命名会更直接，比如logits = tf.matmul(inputs, weights, name="custom_logits")，这样在tfdbg里直接用lt custom_logits就能找到，不用依赖集合，但集合更适合一次性管理多个张量的场景。

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