如何打印 TensorFlow 张量的值？

TensorFlow 张量的打印值：综合指南

在 TensorFlow 中，Tensor 对象表示多维数据数组。要访问张量中存储的实际值，您需要在会话中对其进行评估。

Session.run() 方法

最直接的方法是使用 Session.run() 方法来评估 Tensor 并检索其值：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(sess.run(product))

这会将 Tensor 的值打印为 NumPy 数组。

Tensor .eval() 方法

您还可以使用 Tensor.eval() 方法在默认 Session 内评估 Tensor：

with tf.Session():
    print(product.eval())

交互式会话

为了更方便，您可以使用 tf.InteractiveSession 为整个程序打开默认会话：

import tensorflow as tf

tf.InteractiveSession()

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(product.eval())

注释

• 为了提高效率，TensorFlow 将计算的定义（构建数据流图）与执行（评估图并生成值）分开。
• tf.print() 运算符也可用于打印 Tensor 的值，但这需要使用 Session.run() 手动执行。
• 如果可以有效计算的话，tf.get_static_value() 函数可用于获取 Tensor 的常量值。

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