TensorFlow基础2:Session.run()和Tensor.eval()的区别
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
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:
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)
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
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)
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
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。