tensorflow 中檢視張量值和張量大小

通過

with tf.session() 

assess:

print (sess.run(y))

即可列印出變數的值。下面給出例子

importnumpyasnp

importtensorflowastf
x = tf.constant([1,2,3,4,5,6])
y=tf.reshape(x,(2,3))
withtf.session()assess:
print (sess.run(y))

2.在有的程式中需要使用如下

init_op = tf.global_variables_initializer()

withtf.session()assess:
sess.run(init_op)

來檢視張量，例子：

importnumpyasnp

importtensorflowastf
x = tf.constant([1,2,3,4,5,6])
y=tf.reshape(x,[1,1,1,2,3])
init_op = tf.global_variables_initializer()
withtf.session()assess:
sess.run(init_op)
print(sess.run(y))

importnumpyasnp

importtensorflowastf
x = tf.constant([1,2,3,4,5,6])
y=tf.reshape(x,[1,1,1,2,3])
print (y.shape)

tensorflow 中檢視張量值的方法

在除錯用tensorflow編寫的程式的時候，需要知道某個tensor的值是什麼。直接print只能列印輸出張量的shape，dtype等資訊，而要檢視張量的值的方法如下 用class tf.session或 class tf.interactivesession類 import tensorflo...

tensorflow中張量的理解

自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。tensorflow用張量這種資料結構來表示所有的資料.你可以把乙個張量想象成乙個n維的陣列或列表.乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙...

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