Tensorflow 中eval（）和sess.run()的关系

eval()也是启动计算的一种方式。基于Tensorflow的基本原理，首先需要定义图，然后计算图，其中计算图的函数常见的有run()函数，如sess.run()。同样eval()也是此类函数。需要注意的是eval()只能用于tf.Tensor类对象，也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run()。Session.run()没有这个限制。

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.

最后

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