如何获取 TensorFlow 中张量的值？

在 TensorFlow 中获取张量值

理解存储在 Tensor 对象中的值在 TensorFlow 中至关重要。虽然您提供的代码片段创建并打印张量乘积，但终端输出仅显示对张量对象本身的引用。

最简单的方法：会话评估

The访问 Tensor 实际值的直接方法是利用 Session.run() 方法。或者，您可以在默认会话中使用 Tensor.eval()，如下所示：

这种方法简化了评估过程，允许您直接确定 Tensor 的值。

延迟执行和会话管理

TensorFlow 1.x 遵循延迟执行范例，无需立即求值即可高效构建复杂表达式。这允许后端优化执行，利用并行处理并利用 GPU（如果可用）。

为了进一步简化评估过程，TensorFlow 提供了 tf.InteractiveSession 类。此类会在程序启动时自动启动会话，简化对 shell 或 IPython 笔记本等交互式环境的 Tensor.eval() 调用。

其他方法

或者，您可以使用 tf.print() 显示张量的值，而无需显式检索它。但是，此方法需要通过 Session.run() 方法或控制依赖规范显式执行。

对于具有可高效计算值的常量 Tensors，tf.get_static_value() 可以检索常量值。

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