一分钟搞懂tensorflow 中 eval()和run()的区别

tensorflow 官方教程 中有这么两行代码

train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={ x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
print('step %d, training accuracy %g' % (i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

那么 accuracy.eval() 和 train_step.run() 有什么区别呢？ 在同一个Operation 中 op.run() 是 tf.get_default_session().run(op) 的缩写版

在同一个 Tensor中

t.eval() 是 tf.get_default_session().run(t) 的缩写版

在最新版的tensorflow 已经没有Operation 和Tensor 这两个类了

所以类比一下

sess.run() 和sess.eval() 其实就是一个没返回值，一个有返回值，功能上基本上没有区别

以上纯属我个人理解，有不足之处欢迎大家指教