在 TensorFlow 中擷取張量值
TensorFlow 可讓使用者定義複雜的數學運算，而無需明確指定順序計算。因此，Tensor 物件可能不會立即提供它們的值。為了解決這個問題，有幾種方法可用。
最直接的方法是利用 Session.run() 函式或 Tensor.eval() 方法。如果不啟動會話，通常無法存取張量值。
輕鬆評估的互動式會話
如果您正在嘗試並想要方便的評估方法張量，tf.InteractiveSession 可能很有用。它從一開始就啟動一個會話，並允許隱式呼叫該會話的 Tensor.eval() 和 Operation.run() 。這簡化了 shell 和 IPython 筆記本等互動式環境，在這些環境中傳遞 Session 物件可能會很麻煩。
延遲執行：複雜計算的效率
TensorFlow 的延遲執行功能可實現無需計算開銷即可建構複雜表達式。當您執行這些表達式時，後端會最佳化其執行，利用並行性和 GPU 資源。
在不執行程式碼的情況下列印張量值
為了方便起見，您可以使用tf.print() 運算子來列印張量值，而不在程式碼中檢索它們。但是，此運算子要求您將 print_op 傳遞給 tf.compat.v1.Session.run() 或將其用作控制依賴項以確保執行。
張量值檢索的限制
請注意，tf.get_static_value() 有時對於取得易於取得的常數張量值可能很有用可計算。
以上是如何檢索 TensorFlow 中的張量值？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
