假设我有像这样的MNIST数据的简单TensorFlow模型
const char font5x7[] PROGMEM = {
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // SPACE
0x00, 0x00, 0x5F, 0x00, 0x00, // !
0x00, 0x03, 0x00, 0x03, 0x00, // "
0x14, 0x3E, 0x14, 0x3E, 0x14, // #
0x24, 0x2A, 0x7F, 0x2A, 0x12, // $
0x43, 0x33, 0x08, 0x66, 0x61, // %
0x36, 0x49, 0x55, 0x22, 0x50, // &
0x00, 0x05, 0x03, 0x00, 0x00, // '
0x00, 0x1C, 0x22, 0x41, 0x00, // (
0x00, 0x41, 0x22, 0x1C, 0x00, // )
0x14, 0x08, 0x3E, 0x08, 0x14, // *
0x08, 0x08, 0x3E, 0x08, 0x08, // +
0x00, 0x50, 0x30, 0x00, 0x00, // ,
0x08, 0x08, 0x08, 0x08, 0x08, // -
0x00, 0x60, 0x60, 0x00, 0x00, // .
0x20, 0x10, 0x08, 0x04, 0x02, // /
0x3E, 0x51, 0x49, 0x45, 0x3E, // 0
0x00, 0x04, 0x02, 0x7F, 0x00, // 1
0x42, 0x61, 0x51, 0x49, 0x46, // 2
0x22, 0x41, 0x49, 0x49, 0x36, // 3
0x18, 0x14, 0x12, 0x7F, 0x10, // 4
0x27, 0x45, 0x45, 0x45, 0x39, // 5
0x3E, 0x49, 0x49, 0x49, 0x32, // 6
0x01, 0x01, 0x71, 0x09, 0x07, // 7
0x36, 0x49, 0x49, 0x49, 0x36, // 8
0x26, 0x49, 0x49, 0x49, 0x3E, // 9
0x00, 0x36, 0x36, 0x00, 0x00, // :
0x00, 0x56, 0x36, 0x00, 0x00, // ;
0x08, 0x14, 0x22, 0x41, 0x00, // <
0x14, 0x14, 0x14, 0x14, 0x14, // =
0x00, 0x41, 0x22, 0x14, 0x08, // >
0x02, 0x01, 0x51, 0x09, 0x06, // ?
0x3E, 0x41, 0x59, 0x55, 0x5E, // @
0x7E, 0x09, 0x09, 0x09, 0x7E, // A
0x7F, 0x49, 0x49, 0x49, 0x36, // B
0x3E, 0x41, 0x41, 0x41, 0x22, // C
0x7F, 0x41, 0x41, 0x41, 0x3E, // D
0x7F, 0x49, 0x49, 0x49, 0x41, // E
0x7F, 0x09, 0x09, 0x09, 0x01, // F
0x3E, 0x41, 0x41, 0x49, 0x3A, // G
0x7F, 0x08, 0x08, 0x08, 0x7F, // H
0x00, 0x41, 0x7F, 0x41, 0x00, // I
0x30, 0x40, 0x40, 0x40, 0x3F, // J
0x7F, 0x08, 0x14, 0x22, 0x41, // K
0x7F, 0x40, 0x40, 0x40, 0x40, // L
0x7F, 0x02, 0x0C, 0x02, 0x7F, // M
0x7F, 0x02, 0x04, 0x08, 0x7F, // N
0x3E, 0x41, 0x41, 0x41, 0x3E, // O
0x7F, 0x09, 0x09, 0x09, 0x06, // P
0x1E, 0x21, 0x21, 0x21, 0x5E, // Q
0x7F, 0x09, 0x09, 0x09, 0x76, // R
0x26, 0x49, 0x49, 0x49, 0x32, // S
0x01, 0x01, 0x7F, 0x01, 0x01, // T
0x3F, 0x40, 0x40, 0x40, 0x3F, // U
0x1F, 0x20, 0x40, 0x20, 0x1F, // V
0x7F, 0x20, 0x10, 0x20, 0x7F, // W
0x41, 0x22, 0x1C, 0x22, 0x41, // X
0x07, 0x08, 0x70, 0x08, 0x07, // Y
0x61, 0x51, 0x49, 0x45, 0x43, // Z
0x00, 0x7F, 0x41, 0x00, 0x00, // [
0x02, 0x04, 0x08, 0x10, 0x20, // slash
0x00, 0x00, 0x41, 0x7F, 0x00, // ]
0x04, 0x02, 0x01, 0x02, 0x04, // ^
0x40, 0x40, 0x40, 0x40, 0x40, // _
0x00, 0x01, 0x02, 0x04, 0x00, // `
0x20, 0x54, 0x54, 0x54, 0x78, // a
0x7F, 0x44, 0x44, 0x44, 0x38, // b
0x38, 0x44, 0x44, 0x44, 0x44, // c
0x38, 0x44, 0x44, 0x44, 0x7F, // d
0x38, 0x54, 0x54, 0x54, 0x18, // e
0x04, 0x04, 0x7E, 0x05, 0x05, // f
0x08, 0x54, 0x54, 0x54, 0x3C, // g
0x7F, 0x08, 0x04, 0x04, 0x78, // h
0x00, 0x44, 0x7D, 0x40, 0x00, // i
0x20, 0x40, 0x44, 0x3D, 0x00, // j
0x7F, 0x10, 0x28, 0x44, 0x00, // k
0x00, 0x41, 0x7F, 0x40, 0x00, // l
0x7C, 0x04, 0x78, 0x04, 0x78, // m
0x7C, 0x08, 0x04, 0x04, 0x78, // n
0x38, 0x44, 0x44, 0x44, 0x38, // o
0x7C, 0x14, 0x14, 0x14, 0x08, // p
0x08, 0x14, 0x14, 0x14, 0x7C, // q
0x00, 0x7C, 0x08, 0x04, 0x04, // r
0x48, 0x54, 0x54, 0x54, 0x20, // s
0x04, 0x04, 0x3F, 0x44, 0x44, // t
0x3C, 0x40, 0x40, 0x20, 0x7C, // u
0x1C, 0x20, 0x40, 0x20, 0x1C, // v
0x3C, 0x40, 0x30, 0x40, 0x3C, // w
0x44, 0x28, 0x10, 0x28, 0x44, // x
0x0C, 0x50, 0x50, 0x50, 0x3C, // y
0x44, 0x64, 0x54, 0x4C, 0x44, // z
0x00, 0x08, 0x36, 0x41, 0x41, // {
0x00, 0x00, 0x7F, 0x00, 0x00, // |
0x41, 0x41, 0x36, 0x08, 0x00, // }
0x02, 0x01, 0x02, 0x04, 0x02};// ~
培训完成后，我想将测试数据转换为输出
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
但是，据我所知，这样做会导致TensorFlow计算W和b的渐变。在更复杂的情况下，这是很多开销。 那么，我该如何避免这种梯度计算？
答案 0 :(得分：1)
Tensor.eval只是单张量Session.run的简写，这不会提高效果。
在Session.run的{{3}}中，它说：
这个方法运行TensorFlow计算的一个“步骤”，运行 必要的图形片段，用于执行每个操作并评估每个操作 Tensor in fetches，将feed_dict中的值替换为 相应的输入值。
变量y的渐变显然不是必要的片段。因此，除非你做一些像优化器一样训练的东西，否则我认为它不会被运行。
如果我错了，请纠正我。