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.]]

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)

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!

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()