如果你有一个Tensort，callingt.eval()就相当于
call tf.get_default_session().run(t)。

您可以将会话设置为默认值，如下所示：

t = tf.constant(42.0)
sess = tf.Session()
with sess.as_default():   # or `with sess:` to close on exit
    assert sess is tf.get_default_session()
    assert t.eval() == sess.run(t)

最重要的区别是您可以使用sess.run()在同一步骤中获取许多张量的值：

t = tf.constant(42.0)
u = tf.constant(37.0)
tu = tf.mul(t, u)
ut = tf.mul(u, t)
with sess.as_default():
   tu.eval()  # runs one step
   ut.eval()  # runs one step
   sess.run([tu, ut])  # evaluates both tensors in a single step

请注意，每次调用evalandrun都会从头开始执行整个图表。要缓存计算结果，请将其分配给tf.Variable.