对比tensorflow查看打印输出张量Tensor的两种方法（急切执行tf.enable_eager

第一种：tf.enable_eager_execution()

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : 111.py
@Time    : 2020/2/12 15:06
@Author  : Dontla
@Email   : sxana@qq.com
@Software: PyCharm
"""
import tensorflow as tftf.enable_eager_execution()
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(x)

结果：

tf.Tensor(
[[1 2][3 4]], shape=(2, 2), dtype=int32)

第二种：tf.Session.run()

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : 222.py
@Time    : 2020/2/12 15:12
@Author  : Dontla
@Email   : sxana@qq.com
@Software: PyCharm
"""
import tensorflow as tfx = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
# print(x)    # Tensor("Const:0", shape=(2, 2), dtype=int32)with tf.Session() as sess:print(sess.run(x))print(type(sess.run(x)))

结果：

[[1 2][3 4]]<class 'numpy.ndarray'>

参考文章1：tensorflow tf.enable_eager_execution()（立即执行操作，不添加到稍后在“ tf.Session”中执行的图）

参考文章2：python tensorflow tf.Session().run()函数（运行操作并评估“fetches”中的张量）

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对比tensorflow查看打印输出张量Tensor的两种方法（急切执行tf.enable_eager_execution()和tf.Session.run()）

第一种：tf.enable_eager_execution()

第二种：tf.Session.run()

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