转自：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535
1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法，但两者有差别：
※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果
※eval()也是启动计算的一种方式。基于Tensorflow的基本原理，首先需要定义图，然后计算图，其中计算图的函数常见的有run()函数，如sess.run()。同样eval()也是此类函数，
※要注意的是，eval()只能用于tf.Tensor类对象，也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run()；Session.run()没有这个限制。
2.
3.
如果你有一个Tensor t，在使用t.eval()时，等价于：tf.get_default_session().run(t).
举例：
t = tf.constant(42.0) sess = tf.Session() with sess.as_default(): # or `with sess:` to close on exit assert sess is tf.get_default_session() assert t.eval() == sess.run(t)
//什么也不输出表示等价。
这其中最主要的区别就在于你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值，
例如：
t = tf.constant(42.0) u = tf.constant(37.0) tu = tf.mul(t, u) ut = tf.mul(u, t) with sess.as_default(): tu.eval() # runs one step ut.eval() # runs one step sess.run([tu, ut]) # evaluates both tensors in a single step
注意到：每次使用 eval 和 run时，都会执行整个计算图，为了获取计算的结果，将它分配给tf.Variable，然后获取。
//就是针对一个tensor来说，eval和run 没有区别，要传入多个需要用run.
2019-3-21更————
sess.run中第一个参数是你要执行的Tensor，第二个是要feed的参数，是字典。