在TensorFlow中，Session.run（）和Tensor.eval（）有什么区别？

Question

TensorFlow有两种方法来计算图的一部分：变量列表上的Session.run和Tensor.eval。这两者有区别吗？

Answer 1

eval()无法处理列表对象

tf.reset_default_graph()

a = tf.Variable(0.2, name="a")
b = tf.Variable(0.3, name="b")
z = tf.constant(0.0, name="z0")
for i in range(100):
    z = a * tf.cos(z + i) + z * tf.sin(b - i)
grad = tf.gradients(z, [a, b])

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    init.run()
    print("z:", z.eval())
    print("grad", grad.eval())

但是Session.run()可以

print("grad", sess.run(grad))

如果我错了就纠正我

Answer 2

关于张量流的FAQ会话有一个answer to exactly the same question。我就把它留在这里：

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如果t是一个Tensor对象，t.eval()是sess.run(t)（其中sess是当前默认会话）的缩写。以下两段代码是等效的：

sess = tf.Session()
c = tf.constant(5.0)
print sess.run(c)

c = tf.constant(5.0)
with tf.Session():
  print c.eval()

在第二个示例中，会话充当上下文管理器，其效果是在with块的生命周期中将其安装为默认会话。上下文管理器方法可以为简单的用例（如单元测试）带来更简洁的代码；如果您的代码处理多个图和会话，那么显式调用Session.run()可能更简单。

我建议你至少浏览一下整个FAQ，因为它可能会澄清很多事情。

Answer 3

如果您有一个Tensort，调用^{}等同于调用tf.get_default_session().run(t)。

您可以将会话设为默认会话，如下所示：

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)

最重要的区别是，您可以使用sess.run()在同一步骤中获取许多张量的值：

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，对eval和run的每个调用都将从头开始执行整个图。要缓存计算结果，请将其分配给^{}。