Tensorflow 中 sess.run(c) 和 c.eval() 的区别

Posted 2023-02-23

【中文标题】Tensorflow 中 sess.run(c) 和 c.eval() 的区别

【英文标题】：The difference between sess.run(c) and c.eval() in Tensorflow

【发布时间】：2018-11-07 16:58:43

【问题描述】：

在以下示例中打印出节点“c”的值时，对我来说，print sess.run(c) 和print c.eval() 之间似乎没有区别。我可以假设sess.run(c) 和c.eval() 是等价的吗？还是有什么不同？

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(2.0, name="a")
b = tf.Variable(3.0, name="b")
c = tf.add(a, b, name="add")
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print sess.run(c)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print c.eval()

【问题讨论】：

In TensorFlow, what is the difference between Session.run() and Tensor.eval()?的可能重复

【参考方案1】：

当你在张量上调用 c.eval() 时，you are basically calling tf.get_default_session().run(c)。这是一个方便的快捷方式。

但是，Session.run() 更通用。

它允许您一次查询多个输出：sess.run([a, b, ...])。当这些输出相关并取决于可能发生变化的状态时，重要的是要同时获得它们以获得一致的结果。人们经常对此[1]、[2] 感到惊讶。 Session.run() 可以采用Tensor.eval() 没有的一些参数，例如RunOptions，这对于调试或分析很有用。 但请注意，eval() 可以使用feed_dict。 eval() 是 Tensors 的属性。但是另一方面，Operations，例如global_variables_initializer()，没有eval()，而是run()（另一个方便的快捷方式）。 Session.run() 可以同时运行。

【讨论】：

最重要的是sess.run 可以处理与.eval() 相比导致some trouble 的列表