如果您有
Tensort，则调用
t.eval()等效于
tf.get_default_session().run(t)。
您可以将会话设置为默认会话，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
sess.run()在同一步骤中用来获取许多张量的值：
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
请注意，每次调用
eval和
run都会从头开始执行整个图形。要缓存计算结果，请将其分配给
tf.Variable。
