Tensorflow eval（）-（a / b）.eval（）和（a.eval（）/ b.eval（））的不同结果

Question

我目前正在运行一个问题，其中tensorflow无法产生我想要获得的结果。当我尝试调试问题时，我注意到直到一个部门为止，一切似乎都可以正常进行。 https://imgur.com/a/DT4RWiS

有人可以启发我这里发生的事情吗？

Answer 1

可能涉及一些随机性。考虑以下示例：

import tensorflow as tf

a = tf.random_uniform(shape=(4,), minval=1, maxval=2)
b = tf.random_uniform(shape=(4,), minval=1, maxval=2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(a.eval()/b.eval())
    print((a/b).eval())

调用a.eval()和(a/b).eval()时，将执行tf.random_uniform，并用不同的随机数填充张量a。

Answer 2

这是因为tensorflow中的/运算符遵循Python 2语法并执行整数除法（请参阅https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/div）。您应该改用tf.divide。通常，对于张量之间的任何数学运算，都应使用tf.operation_name