tf tensor 输出

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。

1. import tensorflow as tf
2. # Build a graph.
3. a = tf.constant(5.0)
4. b = tf.constant(6.0)
5. c = a * b
6. # Launch the graph in a session.
7. sess = tf.Session()
8. # Evaluate the tensor `c`.
9. 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。

1. import tensorflow as tf
2. a = tf.constant(5.0)
3. b = tf.constant(6.0)
4. c = a * b
5. with tf.Session():
6. # We can also use 'c.eval()' here.
7. print(c.eval())