python - tf.InteractiveSession() 或 tf.enable_eager_execution()

Question

这是一个关于学习 TensorFlow 的初学者问题。我习惯于在 Jupyter notebook 这样的交互式 shell 中玩机器学习模型。我理解tensorflow采用惰性执行风格，所以我不能轻易打印张量来检查。

经过一番研究，我发现了两种解决方法：tf.InteractiveSession()或 tf.enable_eager_execution(). 据我了解，两者都允许我在编写变量时打印它们。这个对吗？有偏好吗？

Answer 1

使用 tf.InteractiveSession() 时，您仍然处于延迟执行状态。所以你不能打印变量值。你只能看到符号。

sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.random.uniform(shape=(2,3))
print(a) # <tf.Tensor 'random_uniform:0' shape=(2, 3) dtype=float32>

使用 tf.enable_eager_execution() 时，您可以查看变量值。

tf.enable_eager_execution()
a = tf.random.uniform(shape=(2,3))
print(a) # prints out value