之前在TensorFlow中运行代码时,在会话中会需要运行节点,会碰到两种方式:Session.run()和Tensor.eval(),刚开始不太懂这两者之间的差异,最后通过查找官方文档和一些资料了解到中间的差别。
1、官方文档的解释
官方文档中显示如下:
图中翻译如下:
第一段:如果t是一个tf.Tensor对象,则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的缩写(其中sess是当前的tf.get_default_session。下面的两个代码片段是等价的:
第二段:在第二个示例中,会话充当上下文管理器,其作用是将其安装为with块的生命周期的默认会话。 上下文管理器方法可以为简单用例(比如单元测试)提供更简洁的代码; 如果您的代码处理多个图形和会话,则可以更直接地对Session.run()进行显式调用。
简单点说就是:你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值,使用Tensor.eval()时只能在同一步当中获取一个tensor值,并且每次使用 eval 和 run时,都会执行整个计算图。
2.Stack Overflow上面的解释
同时我查阅了Stack Overflow上面人们对这个问题的解释:可以贴在下面加深理解。
原问题链接:
http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval
Question:
TensorFlow has two ways to evaluate part of graph: Session.run on a list of variables and Tensor.eval. Is there a difference between these two?
Answer:
If you have a Tensor t, calling t.eval() is equivalent to calling tf.get_default_session().run(t).
You can make a session the default as follows:
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)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
The most important difference is that you can use sess.run() to fetch the values of many tensors in the same step:
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
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
Note that each call to eval and run will execute the whole graph from scratch. To cache the result of a computation, assign it to a tf.Variable.
翻译如下:
问题:
tensorflow有两种方式:Session.run和 Tensor.eval,这两者的区别在哪?
答:
如果你有一个Tensor t,在使用t.eval()时,等价于:tf.get_default_session().run(t).
举例:
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)
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- 3
- 4
- 5
这其中最主要的区别就在于你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值,
例如:
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
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- 5
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- 8
注意到:每次使用 eval 和 run时,都会执行整个计算图,为了获取计算的结果,将它分配给tf.Variable,然后获取。
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
</div>
之前在TensorFlow中运行代码时,在会话中会需要运行节点,会碰到两种方式:Session.run()和Tensor.eval(),刚开始不太懂这两者之间的差异,最后通过查找官方文档和一些资料了解到中间的差别。
1、官方文档的解释
官方文档中显示如下:
图中翻译如下:
第一段:如果t是一个tf.Tensor对象,则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的缩写(其中sess是当前的tf.get_default_session。下面的两个代码片段是等价的:
第二段:在第二个示例中,会话充当上下文管理器,其作用是将其安装为with块的生命周期的默认会话。 上下文管理器方法可以为简单用例(比如单元测试)提供更简洁的代码; 如果您的代码处理多个图形和会话,则可以更直接地对Session.run()进行显式调用。
简单点说就是:你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值,使用Tensor.eval()时只能在同一步当中获取一个tensor值,并且每次使用 eval 和 run时,都会执行整个计算图。
2.Stack Overflow上面的解释
同时我查阅了Stack Overflow上面人们对这个问题的解释:可以贴在下面加深理解。
原问题链接:
http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval
Question:
TensorFlow has two ways to evaluate part of graph: Session.run on a list of variables and Tensor.eval. Is there a difference between these two?
Answer:
If you have a Tensor t, calling t.eval() is equivalent to calling tf.get_default_session().run(t).
You can make a session the default as follows:
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)
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The most important difference is that you can use sess.run() to fetch the values of many tensors in the same step:
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
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Note that each call to eval and run will execute the whole graph from scratch. To cache the result of a computation, assign it to a tf.Variable.
翻译如下:
问题:
tensorflow有两种方式:Session.run和 Tensor.eval,这两者的区别在哪?
答:
如果你有一个Tensor t,在使用t.eval()时,等价于:tf.get_default_session().run(t).
举例:
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)
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这其中最主要的区别就在于你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值,
例如:
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
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注意到:每次使用 eval 和 run时,都会执行整个计算图,为了获取计算的结果,将它分配给tf.Variable,然后获取。
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