张量流中有没有像千层面中的get_output这样的方法

【问题标题】：Is there any method in tensorflow like get_output in lasagne张量流中有没有像千层面中的get_output这样的方法
【发布时间】：2018-11-14 11:48:07
【问题描述】：

我发现用千层面制作这样的图表很容易。

import lasagne.layers as L
class A:
  def __init__(self):
    self.x = L.InputLayer(shape=(None, 3), name='x')
    self.y = x + 1

  def get_y_sym(self, x_var, **kwargs):
    y = L.get_output(self.y, {self.x: x_var}, **kwargs)
    return y

通过get_y_sym的方法，我们可以得到一个张量而不是一个值，然后我可以用这个张量作为另一个图的输入。

但是如果我使用 tensorflow，我该如何实现呢？

【问题讨论】：

标签： tensorflow theano lasagne

【解决方案1】：

我不熟悉千层面，但您应该知道所有 TensorFlow 都使用基于图形的计算（除非您使用 tf.Eager，但那是另一回事了）。所以默认情况下是这样的：

net = tf.nn.conv2d(...)

返回对张量对象的引用。换句话说，net 不是一个值，它是对tf.nn.conv2d(...) 创建的卷积节点输出的引用。

然后可以将它们链接起来：

net2 = tf.nn.conv2d(net, ...) 等等。

要获得“价值”，必须打开tf.Session：

with tf.Session() as sess:
  net2_eval = sess.run(net2)

【讨论】：