如何評估變量？

我想要得到張量的值。打印出來的如何評估變量？

# First Layer 
encoder_layer1 = tflearn.fully_connected(x,41,activation='relu',bias=True) 
layer1_weights = encoder_layer1.W 
layer1_bias = encoder_layer1.b

結果是：

The layer 1 weights are: <tf.Variable 'FullyConnected/W:0' shape=(41, 41) dtype=float32_ref>

即使eval（）函數似乎不工作。它會拋出一個錯誤

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value FullyConnected/W 
    [[Node: _send_FullyConnected/W_0 = _Send[T=DT_FLOAT, client_terminated=true, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=-6055748491062458677, tensor_name="FullyConnected/W:0", _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](FullyConnected/W)]]

我試過所有的方法提出，但它似乎並沒有工作。

在此先感謝

來源

2017-04-23 WiLL_K

[如何在TensorFlow中打印張量對象的值？]（http://stackoverflow.com/questions/33633370/how-to-print-the-value-of-張量 - 張量中的物體） –

問題已解決！感謝您指出 –

不久：

你不能評價任何變量張會話之外，你必須做它session內，

爲什麼不能：

爲了理解爲什麼我們不能這樣做，首先我們現在應該知道張量流的背後是什麼，因爲張量流中的每一件事都是圖的一個節點，當我們定義變量併爲它們賦值時，實際上我們正在設計在我們運行圖之前，圖和值不會被分配。

如何運行圖：

會話執行的圖形，考慮代碼塊，當我們在tensorflow像藍圖，這tf.session as sess行後會話之前設計的網絡，一切都像施工現場，所以你只能評估（eval()）會議內的張量。換句話說，圖定義了操作，操作只在會話內執行。

希望這是有用的。欲瞭解更多信息，請閱讀this

來源

2017-04-23 15:26:17

我的訓練師功能中有一個會話，我在'with trainer.session.as_default（）'中運行eval（），然後我得到第二個錯誤 –

@WiLL_K，錯誤狀態很清楚：您先必須初始化變量 – dv3

我已經手動初始化變量，我解決了問題，只是tflean和tensorflow無法識別'trainer.session.as_default（）'，我不得不聲明會話內部'eval（session = trainer.session）''。問題解決了。我認爲當我用更多的指令集來構建它時，我已經搞砸了。 –

如何評估變量？

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