tf tensor 输出

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候。也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了。其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作。

一 class tf.Session

运行tensorflow操作的类,其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过,在定义好所有的数据结构和操作后,其最后运行。

  1. import tensorflow as tf
  2. # Build a graph.
  3. a = tf.constant(5.0)
  4. b = tf.constant(6.0)
  5. c = a * b
  6. # Launch the graph in a session.
  7. sess = tf.Session()
  8. # Evaluate the tensor `c`.
  9. print(sess.run(c))

二 class tf.InteractiveSession

顾名思义,用于交互上下文的session,便于输出tensor的数值。与上一个Session相比,其有默认的session执行相关操作,比如:Tensor.eval(), Operation.run()。Tensor.eval()是执行这个tensor之前的所有操作,Operation.run()也同理。

  1. import tensorflow as tf
  2. a = tf.constant(5.0)
  3. b = tf.constant(6.0)
  4. c = a * b
  5. with tf.Session():
  6. # We can also use 'c.eval()' here.
  7. print(c.eval())
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