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()

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]]

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.]]

Tf.keras.backend.eval用于计算小表达式。

tf.keras.backend.eval(op)

TF - 1。x和TF 2.0兼容。

最小可验证示例

from tensorflow.keras.backend import eval

m1 = tf.constant([[3., 3.]])
m2 = tf.constant([[2.],[2.]])

eval(tf.matmul(m1, m2))
# array([[12.]], dtype=float32)

这很有用，因为您不必显式地创建Session或InteractiveSession。

试试这个简单的代码!(不言自明)

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession() # see the answers above :)
x = [[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]    # a 2D matrix as input to softmax
y = tf.nn.softmax(x)           # this is the softmax function
                               # you can have anything you like here
u = y.eval()
print(u)