问题就像标题一样简单。因为Tensorflow使用加载在我的GPU上的会话运行中的图形，所以不可能使变量保持不变并且在Spyder 3中的变量资源管理器中显示，它显示RAM中的内容。
用
x = graph.get_tensor_by_name() ,
分配只在会话运行时发生，如果你尝试在会话块外面打印x没有任何反应。
如果我想检查图层次结构，它必须在会话中再次使用此命令实时。
print([tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node])
我不太了解tf.enable_eager_execution()命令，如果这改变了事情，
对此有何看法？