Session.run() & Tensor.eval()

如果有一个Tensor t，在使用t.eval()时，等价于：

tf.get_defaut_session().run(t)

t = tf.constant(42.0)

sess = tf.Session()

with sess.as_default():   # or `with sess:` to close on exit

    assert sess is tf.get_default_session()

    assert t.eval() == sess.run(t)

这其中最主要的区别是你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值，

例如：

t = tf.constant(42.0)

u = tf.constant(37.0)

tu = tf.mul(t, u)

ut = tf.mul(u, t)

with sess.as_default():

   tu.eval()  # runs one step

   ut.eval()  # runs one step

   sess.run([tu, ut])  # evaluates both tensors in a single step

注意到：每次使用 eval 和 run时，都会执行整个计算图，为了获取计算的结果，将它分配给tf.Variable，然后获取。

巴特西

Session.run() & Tensor.eval()

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