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テンソルフローのeval（）およびrun（）

私はテンソルフローによって与えられたエキスパート向けディープMNISTチュートリアルを参照しています。 Train and Evaluate そのチュートリアルの一部に問題があります。そこで彼らは次のようなサンプルコードを与えました。

_cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  if i%100 == 0:
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images,
                       y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
_

したがって、これらのコードセグメントでは、accuracy.eval()を一度に使用しています。また、train_step.run()もあります。私が知っているように、それらは両方ともテンソル変数です。

場合によっては、

_sess.run(variable, feed_dict)
_

私の質問は、これら3つの実装の違いは何ですか。そして、いつ使用するかをどのように知ることができますか？

ありがとうございました！！

pythonpython-2.7tensorflow
14
Ramesh-X

デフォルトセッションが1つしかない場合、それらは基本的に同じです。

から https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.12.0/tensorflow/python/framework/ops.py#L2351 ：

op.run（）は、tf.get_default_session（）。run（op）を呼び出すためのショートカットです

から https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.12.0/tensorflow/python/framework/ops.py#L691 ：

t.eval（）は、tf.get_default_session（）。run（t）を呼び出すためのショートカットです

テンソルと操作の違い：

テンソル： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Tensor

操作： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Operation

注：Tensorクラスは、将来的にOutputに置き換えられます。現在、これら2つは相互のエイリアスです。

21
fwalch

違いは、操作対テンソルにあります。操作ではrun（）を使用し、テンソルではeval（）を使用します。

TensorFlow FAQにこの質問への参照があるようです： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/faq#running_a_tensorflow_computation

このセクションでは、次の質問に対処します。Session.run（）とTensor.eval（）の違いは何ですか？

3
idnavid