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TensorFlow打印输出tensor的值

 更新时间：2020年04月19日 11:09:24   作者：XD1998  
这篇文章主要介绍了TensorFlow打印输出tensor的值，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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。

import tensorflow as tf
 
# Build a graph.
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
# Launch the graph in a session.
sess = tf.Session()
# Evaluate the tensor `c`.
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。

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
with tf.Session():
 # We can also use 'c.eval()' here.
 print(c.eval())

打印输出张量的值的方法

import tensorflow as tf

zeros = tf.zeros([3,3])

# 方法1
with tf.Session():
 print(zeros.eval())

# 方法2
sess = tf.Session()
print(sess.run(zeros))

打印输出tensor变量的值的方法

import tensorflow as tf

ones=tf.Variable(tf.ones([3,3]))

# 方法1 InteractiveSession + initializer
inter_sess=tf.InteractiveSession()
ones.initializer.run()
print(inter_sess.run(ones))

# 方法2
inter_sess=tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
print(inter_sess.run(ones))

# 方法3 Session + global_variables_initializer
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(ones))

# 方法4 with Session + global_variables_initializer
with tf.Session() as sess:
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 print(sess.run(ones))

Reference:

[1] https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/client.html#InteractiveSession 

[2] http://stackoverflow.com/questions/33633370/how-to-print-the-value-of-a-tensor-object-in-tensorflow

到此这篇关于TensorFlow打印输出tensor的值的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow打印输出tensor内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！ 

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