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Session.run() & Tensor.eval()

时间:2017-11-01 12:19:52      阅读:149      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:等价   with   sse   获取   lua   区别   class   color   code   

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。

Session.run() & Tensor.eval()

标签:等价   with   sse   获取   lua   区别   class   color   code   

原文地址:http://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7765500.html

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