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)

在Tensorflow 2.0+(或Eager模式环境)中，你可以调用.numpy()方法:

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3., 3.0]])
matrix2 = tf.constant([[2.0],[2.0]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

print(product.numpy()) 

我认为你需要掌握一些基本知识。通过上面的例子，你已经创建了张量(多维数组)。但是要让张量流真正工作，你必须启动一个“会话”，并在会话中运行你的“操作”。注意单词“session”和“operation”。 要使用张量流，你需要知道4件事:

张量 操作 会话 图

现在，从你写出来的东西中，你已经给出了张量和操作，但你没有运行会话，也没有图。张量(图的边)在图中流动，并由操作(图的节点)操作。有默认的图形，但你可以在会话中初始化你的。

当你说打印时，你只访问你定义的变量或常数的形状。

所以你可以看到你错过了什么:

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

希望能有所帮助!

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.]]

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]))

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)