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()) 

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。

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）

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!

在Tensorflow 1.x中

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]

用Tensorflow 2。X，默认开启急切模式。因此下面的代码与TF2.0一起工作。

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

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]

使用https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/print中提供的提示，我使用log_d函数打印格式化的字符串。

import tensorflow as tf

def log_d(fmt, *args):
    op = tf.py_func(func=lambda fmt_, *args_: print(fmt%(*args_,)),
                    inp=[fmt]+[*args], Tout=[])
    return tf.control_dependencies([op])


# actual code starts now...

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

with log_d('MAT1: %s, MAT2: %s', matrix1, matrix2): # this will print the log line
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

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