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()

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]))

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.]]

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]]

在Tensorflow V2中，使用:tf.keras.backend打印张量的值。print_tensor (x,消息= ")