这篇文章主要讲解了TensorFlow如何打印输出tensor的值，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立tensor的结构形状信息，并没有执行数据的操作。
一 class tf.Session
运行tensorflow操作的类，其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过，在定义好所有的数据结构和操作后，其最后运行。
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import tensorflow as tf
# Build a graph.
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
# Launch the graph in a session.
sess = tf.Session()
# Evaluate the tensor `c`.
print(sess.run(c))二 class tf.InteractiveSession
顾名思义，用于交互上下文的session，便于输出tensor的数值。与上一个Session相比，其有默认的session执行相关操作，比如：Tensor.eval(), Operation.run()。Tensor.eval()是执行这个tensor之前的所有操作，Operation.run()也同理。
import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
with tf.Session():
# We can also use 'c.eval()' here.
print(c.eval())打印输出张量的值的方法
import tensorflow as tf
zeros = tf.zeros([3,3])
# 方法1
with tf.Session():
print(zeros.eval())
# 方法2
sess = tf.Session()
print(sess.run(zeros))打印输出tensor变量的值的方法
import tensorflow as tf
ones=tf.Variable(tf.ones([3,3]))
# 方法1 InteractiveSession + initializer
inter_sess=tf.InteractiveSession()
ones.initializer.run()
print(inter_sess.run(ones))
# 方法2
inter_sess=tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
print(inter_sess.run(ones))
# 方法3 Session + global_variables_initializer
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(ones))
# 方法4 with Session + global_variables_initializer
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(ones))看完上述内容，是不是对TensorFlow如何打印输出tensor的值有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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