如何获得tensorflow中的内部张量值

Question

当tensorflow的会话运行时，我需要得到相同的y值。我该如何获得具有相同价值的y，而不是重新运行此图？

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

x = tf.Variable(0.0) 
tf.set_random_seed(10) 
x_plus1 = x+tf.random_normal([1], mean=0.0, stddev=0.01,dtype=tf.float32) 

y = tf.Variable([1.0]) 
y += x_plus1 

z = y + tf.random_normal([1], mean=0.0, stddev=0.01,dtype=tf.float32) 

init = tf.global_variables_initializer() 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    print(z.eval()) 
    for i in range(5): 
     print(y.eval()) 

在这里，我想得到y有助于z。

Answer 1

修改with块如下，这样你只有一次评估图表中，for循环之前，那么你就可以打印多次，只要你喜欢：

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    print(z.eval()) 
    yy = y.eval() 
    for i in range(5): 
     print(yy) 

Answer 2

您可以评估y和z与sess.run（）同时运行，它只运行一次图形的所需部分，因此y的值将是用于z的值。

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    z_value, y_value = sess.run([z, y]) 
    print(z_value) 
    print(y_value)