为什么在使用sess.run(占位符，feed_dict)时返回占位符的张量描述？
为什么在使用sess.run(占位符，feed_dict)时返回占位符的张量描述？
提问于 2019-06-11 15:35:40
sess = tf.Session()
sess.run(cost,feed_dict={z:logits,y:labels})
sess.close()
print(cost)在上面的片段中，它打印张量描述的“成本=张量(”logistic_loss_6:0“，dtype=float32)"，而不是成本的值。
但是，如果我使用
sess = tf.Session()
cost = sess.run(cost,feed_dict={z:logits,y:labels})
sess.close()
print(cost)然后输出成本。
我的问题是--当我运行sess.run(成本，提要.)时，成本不是被评估和存储的吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-11 15:43:39
了解Tensorflow的基本内容之一是，它创建一个包含所有操作的计算图。事实上，变量cost的内容是张量，这是图的操作，这就是为什么直接打印时得到的结果。为了使计算图实际计算一些东西，您必须在将输入输入到占位符时调用sess.run() (占位符作为输入到Tensorflow计算图)，然后sess.run()调用返回计算值。
sess.run()的调用不修改图，它只用于计算给定输入的所需张量的值。因此，对您的问题的答案是:它被计算，计算值由sess.run()返回，但是，它不是存储在张量中的。把张量看作是指向图的符号指针。张量只是表示图中计算流中的一个节点，它从不包含求值。然后使用sess.run(tensor, feed_dict)运行由符号张量定义的计算，给出feed_dict中的输入。这是Tensorflow的核心概念，这一点非常重要。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56547197
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