我一直在使用TensorFlow中矩阵乘法的介绍性示例。
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
当我打印乘积时，它显示为一个张量对象:
<tensorflow.python.framework.ops.Tensor object at 0x10470fcd0>
但是我怎么知道产品的价值呢?
下面的方法不起作用:
print product
Tensor("MatMul:0", shape=TensorShape([Dimension(1), Dimension(1)]), dtype=float32)
我知道图在会话上运行，但是没有任何方法可以检查张量对象的输出而不在会话中运行图吗?
当前回答
Tf.keras.backend.eval用于计算小表达式。
tf.keras.backend.eval(op)
TF - 1。x和TF 2.0兼容。
最小可验证示例
from tensorflow.keras.backend import eval
m1 = tf.constant([[3., 3.]])
m2 = tf.constant([[2.],[2.]])
eval(tf.matmul(m1, m2))
# array([[12.]], dtype=float32)
这很有用，因为您不必显式地创建Session或InteractiveSession。
其他回答
启用热切执行，这是在1.10版之后tensorflow中引入的。 它很容易使用。
# Initialize session
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
# Some tensor we want to print the value of
a = tf.constant([1.0, 3.0])
print(a)
问题:如何在TensorFlow中打印一个张量对象的值?
答:
import tensorflow as tf
# Variable
x = tf.Variable([[1,2,3]])
# initialize
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
# Create a session
sess = tf.Session()
# run the session
sess.run(init)
# print the value
sess.run(x)
Tf.keras.backend.eval用于计算小表达式。
tf.keras.backend.eval(op)
TF - 1。x和TF 2.0兼容。
最小可验证示例
from tensorflow.keras.backend import eval
m1 = tf.constant([[3., 3.]])
m2 = tf.constant([[2.],[2.]])
eval(tf.matmul(m1, m2))
# array([[12.]], dtype=float32)
这很有用，因为您不必显式地创建Session或InteractiveSession。
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!
你可以打印出session中的张量值，如下所示:
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 1.5, 2.5], dtype=tf.float32)
b = tf.constant([1, -2, 3], dtype=tf.float32)
c = a * b
with tf.Session() as sess:
result = c.eval()
print(result)
