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
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]))
其他回答
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))
通过启用即时执行，你可以检查TensorObject的输出，而不用在会话中运行图。
只需添加以下两行代码: 导入tensorflow.contrib.eager为tfe tfe.enable_eager_execution ()
在你导入tensorflow之后。
在你的例子中打印产品的输出现在将是: 特遣部队。张量([[12。[]，形状=(1,1)，dtype=float32)
请注意，从现在(2017年11月)开始，你必须每晚安装一个Tensorflow构建来实现快速执行。预建车轮可以在这里找到。
在Tensorflow V2中，使用:tf.keras.backend打印张量的值。print_tensor (x,消息= ")
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()
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)
