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()

不，你不能在不运行图(执行session.run())的情况下看到张量的内容。你能看到的只有:

张量的维数(但我假设对TF的操作列表计算它并不难) 用于生成张量(transpose_1:0, random_uniform:0)的操作类型。 张量中元素的类型(float32)

我没有在文档中找到这一点，但我相信变量的值(和一些常数在赋值时没有计算)。

看看这个例子:

import tensorflow as tf
from datetime import datetime
dim = 7000

第一个例子中，我刚刚启动了一个常数的随机数张量运行的时间几乎是相同的不管dim (0:00:00.003261)

startTime = datetime.now()
m1 = tf.truncated_normal([dim, dim], mean=0.0, stddev=0.02, dtype=tf.float32, seed=1)
print datetime.now() - startTime

在第二种情况中，实际计算了常数并分配了值，时间显然取决于dim (0:00:01.244642)

startTime = datetime.now()
m1 = tf.truncated_normal([dim, dim], mean=0.0, stddev=0.02, dtype=tf.float32, seed=1)
sess = tf.Session()
sess.run(m1)
print datetime.now() - startTime

你可以通过计算一些东西来让它更清楚(d = tf. matrix_行列式(m1)，记住时间将以O(dim^2.8)为单位运行)

附注:我在文档中找到了解释:

张量对象是运算结果的符号句柄， 但是实际上并不保存操作输出的值。

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))

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)

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)

在Tensorflow 1.x中

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]

用Tensorflow 2。X，默认开启急切模式。因此下面的代码与TF2.0一起工作。

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

#print the product
print(product)         # tf.Tensor([[12.]], shape=(1, 1), dtype=float32)
print(product.numpy()) # [[12.]]