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
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.]]
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())
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]))
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()
基于上面的答案，使用特定的代码片段，您可以像这样打印产品:
import tensorflow as tf
#Initialize the session
sess = tf.InteractiveSession()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
#print the product
print(product.eval())
#close the session to release resources
sess.close()
