在 TensorFlow 中检索张量值
TensorFlow 允许用户定义复杂的数学运算，而无需显式指定计算顺序。因此，Tensor 对象可能不会立即提供它们的值。为了解决这个问题，有几种方法可用。
最直接的方法是利用 Session.run() 函数或 Tensor.eval() 方法。如果不启动会话，通常无法访问张量值。
轻松评估的交互式会话
如果您正在尝试并想要一种便捷的评估方法张量，tf.InteractiveSession 可能很有用。它从一开始就启动一个会话，并允许隐式调用该会话的 Tensor.eval() 和 Operation.run() 。这简化了 shell 和 IPython 笔记本等交互式环境，在这些环境中传递 Session 对象可能会很麻烦。
延迟执行：复杂计算的效率
TensorFlow 的延迟执行功能可以实现无需计算开销即可构造复杂表达式。当您执行这些表达式时，后端会优化其执行，利用并行性和 GPU 资源。
在不执行代码的情况下打印张量值
为了方便起见，您可以使用tf.print() 运算符用于打印张量值，而无需在代码中检索它们。但是，此运算符要求您将 print_op 传递给 tf.compat.v1.Session.run() 或将其用作控制依赖项以确保执行。
张量值检索的限制
请注意，tf.get_static_value() 有时对于获取易于获取的常量张量值可能很有用可计算。
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