tf.eval

2018-01-30 705 收藏

eval(feed_dict=None, session=None) method of tensorflow.python.framework.ops.Tensor instance

Evaluates（评价） this tensor in a `Session`.

Calling this method will execute（执行） all preceding operations that

produce the inputs needed for the operation that produces this

tensor.

*N.B.* Before invoking `Tensor.eval()`, its graph must have been

launched in a session, and either a default session must be

available, or `session` must be specified explicitly.

Args:

feed_dict: A dictionary that maps `Tensor` objects to feed values.

See @{tf.Session.run} for a

description of the valid feed values.

session: (Optional.) The `Session` to be used to evaluate this tensor. If

none, the default session will be used.

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Session.run()和Tensor.eval()的区别

1、官方文档的解释 官方文档 中显示如下： 图中翻译如下： 第一段：如果t是一个tf.Tensor对象，则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的缩写（其中sess是当前的tf.get_default_session。下面的两个代码片段是等价的： 第二段：在第二个示例中，会话充当上下文管理器，其作用是将其安装为with块的生命周期的默认会话。 上下文管理器方法可以为简单用例（比如单元测试）提供更简洁的代码; 如果您的代码处理多个图形和会话，则可以更直接地对Session.run（）进行显式调用。 简单点说就是：你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值，使用Tensor.eval()时只能在同一步当中获取一个tensor值，并且每次使用 eval 和 run时，都会执行整个计算图。 2.Stack Overflow上面的解释 同时我查阅了Stack Overflow上面人们对这个问题的解释：可以贴在下面加深理解。 原问题链接： http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-...

2018-01-31

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