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()

特遣部队。Print现在已弃用，下面是如何使用tf。而是打印(小写p)。

虽然运行会话是一个很好的选择，但它并不总是正确的方法。例如，你可能想在一个特定的会话中打印一些张量。

新的print方法返回一个没有输出张量的打印操作:

print_op = tf.print(tensor_to_print)

由于它没有输出，所以不能像使用tf.Print那样将它插入图中。相反，您可以将它添加到会话中的控制依赖项中，以便打印它。

sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
  tensor_to_print = tf.range(10)
  print_op = tf.print(tensor_to_print)
with tf.control_dependencies([print_op]):
  tripled_tensor = tensor_to_print * 3
sess.run(tripled_tensor)

有时，在较大的图(可能部分是在子函数中创建的)中，将print_op传播到会话调用是很麻烦的。然后,特遣部队。Tuple可用于将打印操作与另一个操作耦合，然后无论哪个会话执行该代码，该操作都将与该操作一起运行。以下是如何做到的:

print_op = tf.print(tensor_to_print)
some_tensor_list = tf.tuple([some_tensor], control_inputs=[print_op])
# Use some_tensor_list[0] instead of any_tensor below.

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)

使用https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/print中提供的提示，我使用log_d函数打印格式化的字符串。

import tensorflow as tf

def log_d(fmt, *args):
    op = tf.py_func(func=lambda fmt_, *args_: print(fmt%(*args_,)),
                    inp=[fmt]+[*args], Tout=[])
    return tf.control_dependencies([op])


# actual code starts now...

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with log_d('MAT1: %s, MAT2: %s', matrix1, matrix2): # this will print the log line
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(product)

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)