tensorflow中run和eval的區別（轉）

在tensorflow中，eval和run都是獲取當前結點的值的一種方式。

在使用eval時，若有一個 t 是Tensor對象，調用t.eval()相當於調用sess.run(t) 一下兩段代碼等效：

float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32)
t = float_tensor * float_tensor

sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    print(t.eval())
    print(sess.run(t))

result:

[1. 4. 9.]
[1. 4. 9.]

區別 
兩者的區別主要在於，eval一次只能得到一個結點的值，而run可以得到多個。

float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32)
t = float_tensor * float_tensor

sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    print(t.eval(), float_tensor.eval())
    print(sess.run((t, float_tensor)))

result：

[1. 4. 9.] [1. 2. 3.]
(array([1., 4., 9.], dtype=float32), array([1., 2., 3.], dtype=float32))