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

重申其他人所说的,不运行图表是不可能检查值的。

下面是一个简单的代码片段,供寻找打印值的简单示例的人使用。代码可以在ipython notebook中执行,无需任何修改

import tensorflow as tf

#define a variable to hold normal random values 
normal_rv = tf.Variable( tf.truncated_normal([2,3],stddev = 0.1))

#initialize the variable
init_op = tf.initialize_all_variables()

#run the graph
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op) #execute init_op
    #print the random values that we sample
    print (sess.run(normal_rv))

输出:

[[-0.16702934  0.07173464 -0.04512421]
 [-0.02265321  0.06509651 -0.01419079]]

其他回答

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]))

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。

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。

我发现即使在阅读了所有的答案之后,我也不容易理解需要什么,直到我执行了这个。TensofFlow对我来说也是新的。

def printtest():
x = tf.constant([1.0, 3.0])
x = tf.Print(x,[x],message="Test")
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
b = tf.add(x, x)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(b))
    sess.close()

但是您仍然可能需要执行会话返回的值。

def printtest():
    x = tf.constant([100.0])
    x = tf.Print(x,[x],message="Test")
    init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
    b = tf.add(x, x)
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        c = sess.run(b)
        print(c)
        sess.close()

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)