如何获取 TensorFlow Tensor 对象的实际值？

如何在 TensorFlow 中展现张量对象的内在价值？

用户在 TensorFlow 中操作张量时，可能会遇到需要的情况不仅仅了解张量的定义。当在 TensorFlow 中执行矩阵乘法运算并且用户希望检查结果的值时，就会出现这个问题。但是，打印乘积仅显示 Tensor 对象引用，无法洞察实际值。

检索数值的一种有效方法是使用 Session.run() 方法直接查询 Session 对象。此操作评估张量的实际值。此外，在默认会话的情况下还可以调用 Tensor.eval()。

值得注意的是，评估过程是 TensorFlow 操作所固有的。延迟执行允许高效调度复杂表达式，确保最佳性能。这种评估张量的过程通常需要在会话中运行代码。

在 IPython 笔记本或 shell 等交互式环境中，tf.InteractiveSession 可以证明是有益的。它允许在程序启动时创建会话，然后可将其用于 Tensor.eval() 和 Operation.run() 调用。这简化了过程，消除了不断传递 Session 对象的需要。

但是，认识到 tf.print() 运算符可用于打印张量值而不检索它们是至关重要的。虽然这不提供值作为输出，但它通过将其传递给 tf.Session 的 run() 函数或通过 tf.control_dependency() 指定依赖项来确保操作符被执行。

重要的是要保持请记住，如果易于计算，则 tf.get_static_value() 可用于提取常量张量值。此方法提供的用例有限，但作为某些场景的潜在选项值得注意。

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