f.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：

feed_dict:一个字典，用来表示tensor被feed的值（）

session: 用来计算tensor的session.

eval()只能用于tf.Tensor类对象，f.tensor可替换为 类型为tensor的量，括号中可以为空。不能用于没有输出的操作。t.eval（） 等效于 tf.get_default_session().run(t)

eval() 和Session.run() 功能差不多而Session.run()：

可用于没有输出的操作，.run()或者Session.run()，Session.run()在同一步获取多个tensor中的值。

import tensorflow as tf

t = tf.constant(66.0)
print(t)
sess = tf.Session()
with sess.as_default(): 
    assert sess is tf.get_default_session()
    assert t.eval() == sess.run(t)
    t = t.eval() 
    v = sess.run(t)
print(t)
print(v)
    
t = tf.constant(22.0)
u = tf.constant(33.0)
tu = tf.multiply(t, u)
ut = tf.multiply(u, t)
with sess.as_default():
   tu.eval() 
   ut.eval()  
   x , y = sess.run([tu, ut]) 
print(x,y)

#输出
66.0
66.0
726.0 726.0

Keras中 keras.backend.eval(x)

估计一个变量的值。

参数

• x: 变量。

返回

Numpy 数组。

例子

>>> from keras import backend as K
>>> kvar = K.variable(np.array([[1, 2], [3, 4]]), dtype='float32')
>>> K.eval(kvar)
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]], dtype=float32)

Python 中的eval() 函数，用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

#语法eval(expression[, globals[, locals]])
x = 9
out = eval( '40 * x' )
print(out)

#360

最后

以上就是可靠小蘑菇为你收集整理的eval()；.eval()；Tensorflow中的eval()函数；keras.backend.eval(x)；Pyt中的eval()；tf.get_default_session().runf.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：Keras中 keras.backend.eval(x)Python 中的eval() 函数，用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。的全部内容，希望文章能够帮你解决eval()；.eval()；Tensorflow中的eval()函数；keras.backend.eval(x)；Pyt中的eval()；tf.get_default_session().runf.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：Keras中 keras.backend.eval(x)Python 中的eval() 函数，用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。所遇到的程序开发问题。

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