如何评估变量？

我想要得到张量的值。打印出来的如何评估变量？

# First Layer 
encoder_layer1 = tflearn.fully_connected(x,41,activation='relu',bias=True) 
layer1_weights = encoder_layer1.W 
layer1_bias = encoder_layer1.b

结果是：

The layer 1 weights are: <tf.Variable 'FullyConnected/W:0' shape=(41, 41) dtype=float32_ref>

即使eval（）函数似乎不工作。它会抛出一个错误

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value FullyConnected/W 
    [[Node: _send_FullyConnected/W_0 = _Send[T=DT_FLOAT, client_terminated=true, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=-6055748491062458677, tensor_name="FullyConnected/W:0", _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](FullyConnected/W)]]

我试过所有的方法提出，但它似乎并没有工作。

在此先感谢

来源

2017-04-23 WiLL_K

[如何在TensorFlow中打印张量对象的值？]（http://stackoverflow.com/questions/33633370/how-to-print-the-value-of-张量 - 张量中的物体） –

问题已解决！感谢您指出 –

不久：

你不能评价任何变量张会话之外，你必须做它session内，

为什么不能：

为了理解为什么我们不能这样做，首先我们现在应该知道张量流的背后是什么，因为张量流中的每一件事都是图的一个节点，当我们定义变量并为它们赋值时，实际上我们正在设计在我们运行图之前，图和值不会被分配。

如何运行图：

会话执行的图形，考虑代码块，当我们在tensorflow像蓝图，这tf.session as sess行后会话之前设计的网络，一切都像施工现场，所以你只能评估（eval()）会议内的张量。换句话说，图定义了操作，操作只在会话内执行。

希望这是有用的。欲了解更多信息，请阅读this

来源

2017-04-23 15:26:17

我的训练师功能中有一个会话，我在'with trainer.session.as_default（）'中运行eval（），然后我得到第二个错误 –

@WiLL_K，错误状态很清楚：您先必须初始化变量 – dv3

我已经手动初始化变量，我解决了问题，只是tflean和tensorflow无法识别'trainer.session.as_default（）'，我不得不声明会话内部'eval（session = trainer.session）''。问题解决了。我认为当我用更多的指令集来构建它时，我已经搞砸了。 –

如何评估变量？

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