在tensorflow中，eval和run都是获取当前结点的值的一种方式。 在使用eval时，若有一个 t 是Tensor对象，调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效： result: 区别 两者的区别主要在于，eval一次只能得到 ...

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() 所以我们训练的时候,对于优化器只能使用后者.而对于predict就只能使用前者. ...

tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ problem introduction 这两个语句初看时没有任何区别，但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到 数据批次 ...

TensorFlow，可见tensor的重要性。它本质上是一个对高维数据的封装，提供了丰富的API。在线性 ...

以下为tf.Session().run 说明，其接受的fetches参数可以有多种类型。 下例中可以看到，当以列表作为参数，运算中有赋值时，大多数时候返回的是旧值，偶尔返回新值。 分开则不会。 表明列表中的运算是独立并行的。 ...

Tensor流图。Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算。这篇笔记来大致介绍一下 ...

eval(expression): expression：表达式 用来执行一个字符串表达式，结果返回表达的执行结果。 a. 处理数字 单引号或者双引号，去掉引号返回数字；三引号则去掉最外层引号，返回字符串。 b.处理字符串 去掉两侧引号（不管是单引号还是双引号），执行表达式。 eval ...

一分钟学个小知识 eval与ast.literal_eval都可以将字符串还原成它能够转化成的数据类型，例如 除了可以对数据类型进行转换外，他们还可以对字符串的输入做处理，例如 那么他们有何区别呢？ eval会对所有他能解析的字符串都做处理，而literal_eval则会 ...