tensorflow中的eval函数与session.run() 以及python 内置函数eval的区别

最新推荐文章于 2024-09-07 22:06:23 发布

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本文详细介绍了Python内置函数eval的功能及用法，并对比了TensorFlow中的eval函数与tf.Session.run的区别。对于单个tensor量，使用eval更加简便；但处理多个tensor时，session.run更为高效。

在python中eval作为内置函数：是将字符串转换成表达式计算；如eval('3*3') 结果是9

而tensorflow中的eval函数则是于tensorflow.session.run()有点类似：

当有一个tensor量t时，通过t.eval就相当于tf.session.run(t) 了，表达要相对简单一些，

但是有一点就是，当有多个tensor量时，eval不能一步就得到tensor的值，而Session.run（）就i可以：

如：

tensor t,b

要想得到他的实际值；则需要t.eval 和b.eval两步，但是对于session.run 来言，run函数可以接受一个序列作为参数，即：

tf.Session.run([t,b]) 即可给到值了

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Tensorflow与深度学习（二）

viafcccy的博客

03-29

733

tensorflow游乐园点开看看 http://playground.tensorflow.org 安装 tf 对tensorflow进行测试 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.constant(1) b = tf.constant(1) print(sess.run(tf.add(a,b))) tens...

Tensorflow中的run()函数

weixin_33724570的博客

10-28

4059

1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁，在搭建神经网络（一）中，经历了数据集准备、前向传播过程设计、损失函数及反向传播过程设计等三个过程，形成计算网络，再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数。这样可以使得代码变得更加简洁，可以集中处理多个图和会话，明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法。总而言之，我们先规划...

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tensorflow python 区别_Tensorflow：.run()和.eval()区别

weixin_35457969的博客

12-23

261

Tensorflow：.run()和.eval()区别eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法，但两者有差别1.eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果2.eval()也是启动计算的一种方式。基于Tensorflow的基本原理，首先需要定义图，然后计算图，其中计算图的函数常见的有run()函数，如sess.run...

Session.run与Tensor.eval的区别

Coding

12-30

471

在这个问题stackoverflow中说的很清楚： https://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval#翻译一下，唯一的区别在于：使用session.run可以传入多个张量，即可以传入张量列表。

Tensorflow 中eval（）和sess.run()的关系

zhuiyuanzhongjia的博客

05-26

2013

eval()也是启动计算的一种方式。基于Tensorflow的基本原理，首先需要定义图，然后计算图，其中计算图的函数常见的有run()函数，如sess.run()。同样eval()也是此类函数。需要注意的是eval()只能用于tf.Tensor类对象，也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run()。Session.run()没...

tensorflow的学习tensor.eval（）和session.run（）

CZ505632696的博客

02-24

783

在一个会话中不仅可以用session.run( tensor , feed_dict={} )来获得这个张量中的值，还可以用tensor.eval( feed_dict )来获取张量中的值。

[tensorflow] eval和run的区别

秋天

06-21

572

在tensorflow中，eval和run都是获取当前结点的值的一种方式。在使用eval时，若有一个t是Tensor对象，调用t.eval()相当于调用sess.run(t)一下两段代码等效： float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32) t = float_tensor * float_tensor ...

计算机视觉——【tensorflow入门】Tensor与Numpy.ndarray的相互转换计算机视觉.pdf

04-21

op_ndarray = op.eval() # 等效于 op_ndarray = sess.run(op) print(op_ndarray) # out: <class 'numpy.ndarray'> ``` ndarray 转换为 Tensor 可以使用 tf.convert_to_tensor() 函数将 ndarray 转换为 Tensor。例如...

Tensorflow中Tensor类型解析

Fly2Leo的专栏

11-15

1万+

Tensorflow官方API文档，Python版本、Java版本、C++版本和Go版本，以下介绍Python版本一般为了编程方便，在引入依赖时，使用tf代替tensorflow，如下，下文内容中用TF代替Tensorflow import tensorflow as tf 在TF程序中，主要操作的对象是tf.Tensor，即在TF框架中，数据都以tf.Tensor类型进行组织

Tensorflow常用函数汇总_tensorflow函数

最新发布

2401_86372166的博客

09-07

1520

操作描述返回一个用于寄存op类型的梯度函数的装饰器设置操作节点类型op_type的节点没有指定的梯度返回一个用于寄存op类型的shape函数的装饰器表示tensor的shape与other合并shape信息，返回一个TensorShape类与other的维度相连结返回tensor的rank返回tensor的维度以list的形式返回tensor的shape判断shape是否为兼容TensorShape(None)与其他任何shape值兼容判断dims是否为兼容。

sess.run()详解

Jq的博客

01-26

1万+

TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同：先预定义一些操作/占位符构建graph，所有的操作op和变量都视为节点,TensorFlow中的语句不会立即执行；当构建完graph图后，需要在一个session会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。在执行session.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch的值相关的部分。创建session对象 tf.com

python中的内置函数（eval（）篇）持续更新中

m0_62779494的博客

03-23

2726

一. eval（）函数 eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 eval（）的语法：eval(expression[, globals[, locals]]) 其中的几个参数 expression:表达式 globals：变量作用域，全局命名空间；如果被提供，必须是一个字典对象. locals：变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可事实任何映射对象. 返回值返回expression的计算结果。（通俗的理解这个式子： 1.eval（表达式，globals

TensorFlow-sess.run()

laolu1573的专栏

03-28

2万+

当我们构建完图后，需要在一个会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。为了取回（Fetch）操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run()调用执行图时，传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果。在执行sess.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch 的值相关的部分。 #!/us

tensorflow学习笔记（十）：sess.run()

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Keith

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huahuazhu的博客

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函数参数 run( fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) tf.Session.run() 执行 fetches 中的操作，计算 fetches 中的张量值。这个函数执行一步 TensorFlow 运算，通过运行必要的图块来执行每一个操作，并且计算每一个 fetches 中的张量的值，用相

session.run()是非常耗时的,千万不要用session.run的方式去取数据

lujiandong1的专栏

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1、修改某一程序的时候,使用了session去取数据,导致时间效率非常低。后来,对session.run()进行了测试,发现使用session读取数据的效率是非常低下的. # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import time t1 = time.time() x = tf.Variable([1.0]) b =1.0 start

从 Python到Tensorflow 学习之路(三)

无悔王冠的专栏

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从 Python到Tensorflow 学习之路(四)最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习Python过程中遇到的问题和经验记录下来(基于Python3.5),如果想要一步一步学习Python建议看下面的网站。 Python学习教程模块在Python中，一个.py文件就称之为一

tensorflow：run详解

qq_25987491的博客

06-09

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/28196873

tensorflow.python.framework.ops.Tensor转numpy

04-23

将Tensor转为NumPy可以使用TensorFlow中的eval()函数或session.run()函数。以下是使用eval()函数的示例代码： ``` import tensorflow as tf import numpy as np # 创建一个Tensor tensor = tf.constant([[1.0, 2.0...