在Tensorflow 2.0+(或Eager模式环境)中，你可以调用.numpy()方法:

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3., 3.0]])
matrix2 = tf.constant([[2.0],[2.0]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

print(product.numpy()) 

试试这个简单的代码!(不言自明)

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession() # see the answers above :)
x = [[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]    # a 2D matrix as input to softmax
y = tf.nn.softmax(x)           # this is the softmax function
                               # you can have anything you like here
u = y.eval()
print(u)

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)

你应该认为TensorFlow核心程序由两个独立的部分组成:

构建计算图。 运行计算图。

因此，对于下面的代码，您只需构建计算图。

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

为了初始化TensorFlow程序中的所有变量，你必须显式调用一个特殊操作，如下所示:

init = tf.global_variables_initializer()

现在您构建了图并初始化了所有变量，下一步是计算节点，您必须在会话中运行计算图。会话封装了TensorFlow运行时的控件和状态。

下面的代码创建一个Session对象，然后调用它的run方法来运行足够的计算图来计算product:

sess = tf.Session()
// run variables initializer
sess.run(init)

print(sess.run([product]))

求一个Tensor对象的实际值最简单的方法是将它传递给session .run()方法，或者当你有一个默认会话(即在with tf.Session():块中，或见下文)时调用Tensor.eval()。一般来说[B]，如果不在会话中运行一些代码，就不能打印张量的值。

如果你正在试验编程模型，想要一种简单的方法来求张量，tf。InteractiveSession允许你在程序开始时打开一个会话，然后将该会话用于所有的Tensor.eval()(和Operation.run())调用。这在交互设置中(比如shell或IPython笔记本)更容易，因为到处传递Session对象很乏味。例如，以下工作在Jupyter笔记本:

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

对于如此小的表达式来说，这可能看起来很愚蠢，但这是Tensorflow 1中的关键思想之一。x是延迟执行:构建一个大而复杂的表达式非常便宜，当你想计算它时，后端(你连接到一个会话)能够更有效地调度它的执行(例如并行执行独立的部分并使用gpu)。

[A]:要打印一个张量的值而不返回到你的Python程序，你可以使用tf.print()操作符，正如Andrzej在另一个答案中建议的那样。根据官方文件:

为了确保操作符运行，用户需要将生成的op传递给tf. compat_1 . session的run方法，或者通过指定tf. compat_1 .control_dependencies([print_op])将op作为已执行操作的控制依赖项，输出到标准输出。

还要注意:

在Jupyter笔记本和colabs中，tf。打印打印到笔记本单元格输出。它不会写入笔记本内核的控制台日志。

[B]:你可以使用tf.get_static_value()函数来获得给定张量的常数值，如果它的值是可以有效计算的。

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)