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)

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]))

重申其他人所说的，不运行图表是不可能检查值的。

下面是一个简单的代码片段，供寻找打印值的简单示例的人使用。代码可以在ipython notebook中执行，无需任何修改

import tensorflow as tf

#define a variable to hold normal random values 
normal_rv = tf.Variable( tf.truncated_normal([2,3],stddev = 0.1))

#initialize the variable
init_op = tf.initialize_all_variables()

#run the graph
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op) #execute init_op
    #print the random values that we sample
    print (sess.run(normal_rv))

输出:

[[-0.16702934  0.07173464 -0.04512421]
 [-0.02265321  0.06509651 -0.01419079]]

虽然其他答案是正确的，即在对图求值之前不能打印值，但它们并没有谈到一种简单的方法，即一旦对图求值，就可以在图中实际打印值。

当图被求值(使用run或eval)时，查看张量值的最简单方法是使用Print操作，如下例所示:

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

# Some tensor we want to print the value of
a = tf.constant([1.0, 3.0])

# Add print operation
a = tf.Print(a, [a], message="This is a: ")

# Add more elements of the graph using a
b = tf.add(a, a)

现在，当我们计算整个图时，例如使用b.c eval()，我们得到:

I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] This is a: [1 3]

我发现即使在阅读了所有的答案之后，我也不容易理解需要什么，直到我执行了这个。TensofFlow对我来说也是新的。

def printtest():
x = tf.constant([1.0, 3.0])
x = tf.Print(x,[x],message="Test")
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
b = tf.add(x, x)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(b))
    sess.close()

但是您仍然可能需要执行会话返回的值。

def printtest():
    x = tf.constant([100.0])
    x = tf.Print(x,[x],message="Test")
    init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
    b = tf.add(x, x)
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        c = sess.run(b)
        print(c)
        sess.close()

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)