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 tfa = tf.constant(5.0)b = tf.constant(6.0)c = a * bwith 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 tfzeros = tf.zeros([3,3])# 方法1with tf.Session(): print(zeros.eval())# 方法2sess = tf.Session()print(sess.run(zeros))

打印输出tensor变量的值的方法

import tensorflow as tfones=tf.Variable(tf.ones([3,3]))# 方法1 InteractiveSession + initializerinter_sess=tf.InteractiveSession()ones.initializer.run()print(inter_sess.run(ones))# 方法2inter_sess=tf.InteractiveSession()tf.global_variables_initializer().run()print(inter_sess.run(ones))# 方法3 Session + global_variables_initializersess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(ones))# 方法4 with Session + global_variables_initializerwith tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(ones))

Reference:

[1]https:///questions/33633370/how-to-print-the-value-of-a-tensor-object-in-tensorflow

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