tensorflow编程中的sess.run()和".eval()“
tensorflow编程中的sess.run()和".eval()“
提问于 2019-11-16 14:34:46
在Tensorflow编程中，有人能说出".eval()“和"sess.run()”之间的区别吗？他们每个人做什么，什么时候使用他们？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-13 21:58:48
session对象封装了计算张量对象的环境。
如果x是tf.Tensor对象，则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的简写，其中sess是当前的tf.get_default_session。
您可以将会话设置为默认会话，如下所示
x = tf.constant(5.0)
y = tf.constant(6.0)
z = x * y
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(z)) # 30.0
print(z.eval()) # 30.0最重要的区别是您可以使用sess.run在相同的步骤中获取多个张量的值，如下所示
print(sess.run([x,y])) # [5.0, 6.0]
print(sess.run(z)) # 30.0其中as eval一次获取单个张量值，如下所示
print(x.eval()) # 5.0
print(z.eval()) # 3.0TensorFlow计算定义了一个没有数值的计算图，计算结果如下所示
print(x) # Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)在Tensorflow 2.x (>= 2.0)中，可以使用tf.compat.v1.Session()而不是tf.session()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58888215
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