如果你有Tensor t，调用

t.eval()相当于调用tf.get_default_session()。run(t)。

您可以将会话设置为默认值，如下所示：

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)

最重要的不同是，您可以使用sess.run()在同一步骤中获取许多张量的值：

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，每次调用eval和run将从头开始执行整个图。要缓存计算结果，请将其分配给tf.Variable。