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
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = [[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]
y = tf.nn.softmax(x)
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(product.eval())
tf.reset_default_graph()
sess.close()
其他回答
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]))
请注意，tf.Print()将改变张量名称。 如果你想要打印的张量是一个占位符，那么向它输入数据将会失败，因为在输入过程中找不到原始的名称。 例如:
import tensorflow as tf
tens = tf.placeholder(tf.float32,[None,2],name="placeholder")
print(eval("tens"))
tens = tf.Print(tens,[tens, tf.shape(tens)],summarize=10,message="tens:")
print(eval("tens"))
res = tens + tens
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(res))
输出是:
python test.py
Tensor("placeholder:0", shape=(?, 2), dtype=float32)
Tensor("Print:0", shape=(?, 2), dtype=float32)
Traceback (most recent call last):
[...]
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'placeholder' with dtype float
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)
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)
