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