虽然其他答案是正确的，即在对图求值之前不能打印值，但它们并没有谈到一种简单的方法，即一旦对图求值，就可以在图中实际打印值。

当图被求值(使用run或eval)时，查看张量值的最简单方法是使用Print操作，如下例所示:

# Initialize session
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

# Some tensor we want to print the value of
a = tf.constant([1.0, 3.0])

# Add print operation
a = tf.Print(a, [a], message="This is a: ")

# Add more elements of the graph using a
b = tf.add(a, a)

现在，当我们计算整个图时，例如使用b.c eval()，我们得到:

I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] This is a: [1 3]

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]))

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。

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.

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.]]