python-显示张量(tensorflow)的具体的值

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# 方法1
a = tf. random.normal ([4,4],mean=0.1,stddev=1)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(a))
# 方法2
a11 = tf.zeros([2, 3])
b = tf.ones(4)
c = tf.fill([2, 2], 9)
session = tf.InteractiveSession()
print(a11.eval())
print(b.eval())
print(c.eval())

运行结果
[[ 0.58014566 -0.20703918 -1.3495318  -1.2309529 ]
 [-1.098176   -0.18298745 -0.5005393  -1.2304115 ]
 [-1.1003307   0.573976    0.7849941  -1.7438276 ]
 [ 0.84440595  0.9055264  -0.19805694  0.9323318 ]]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[1. 1. 1. 1.]
[[9 9]
 [9 9]]

tf.InteractiveSession()是一种交互式的session方式，它让自己成为了默认的session，也就是说用户在不需要指明用哪个session运行的情况下，就可以运行起来，这就是默认的好处。这样的话就是run()和eval()函数可以不指明session啦。

也就是说，如果我将session  =  tf.InteractiveSession() 这一行删除的话，下面的eval()方法就会报错。