基于上面的答案，使用特定的代码片段，您可以像这样打印产品:

import tensorflow as tf
#Initialize the session
sess = tf.InteractiveSession()

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

#print the product
print(product.eval())

#close the session to release resources
sess.close()

基本上，在tensorflow中，当你创建任何类型的张量时，它们都会被创建并存储在里面，只有当你运行tensorflow会话时才能访问。假设你已经创建了一个常数张量 c = tf.constant ([(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0))) 不运行会话，您可以得到 —op:操作。计算这个张量的运算。 —value_index: int类型。生成这个张量的操作端点的索引。 —dtype: dtype类型。存储在这个张量中的元素类型。

为了得到这些值，你可以用你需要的张量运行一个会话:

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))
    sess.close()

输出将是这样的:

array（[[1st， 2nd， 3rd]， [4th， 5th， 6th]]， dtype=float32）

你可以使用Keras，一行回答将使用eval方法，如下所示:

import keras.backend as K
print(K.eval(your_tensor))

我认为你需要掌握一些基本知识。通过上面的例子，你已经创建了张量(多维数组)。但是要让张量流真正工作，你必须启动一个“会话”，并在会话中运行你的“操作”。注意单词“session”和“operation”。 要使用张量流，你需要知道4件事:

张量 操作 会话 图

现在，从你写出来的东西中，你已经给出了张量和操作，但你没有运行会话，也没有图。张量(图的边)在图中流动，并由操作(图的节点)操作。有默认的图形，但你可以在会话中初始化你的。

当你说打印时，你只访问你定义的变量或常数的形状。

所以你可以看到你错过了什么:

 with tf.Session() as sess:     
           print(sess.run(product))
           print (product.eval())

希望能有所帮助!

通过启用即时执行，你可以检查TensorObject的输出，而不用在会话中运行图。

只需添加以下两行代码: 导入tensorflow.contrib.eager为tfe tfe.enable_eager_execution ()

在你导入tensorflow之后。

在你的例子中打印产品的输出现在将是: 特遣部队。张量([[12。[]，形状=(1,1)，dtype=float32)

请注意，从现在(2017年11月)开始，你必须每晚安装一个Tensorflow构建来实现快速执行。预建车轮可以在这里找到。

我不确定我是否遗漏了这里，但我认为最简单和最好的方法是使用tf.keras.backend。get_value API。

print(product)
>>tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(tf.keras.backend.get_value(product))
>>[[12.]]