我有一個10x10矩陣和一個包含10個元素的向量。10x10矩陣使用隨機(jī)初始化tf.random_uniform；10向量是一個常數(shù)。我將向量和矩陣相乘，tf.matmul然后將結(jié)果稱為logits。然后，我使用評估并打印logit logits.eval()。然后，我從對數(shù)張量中得到最大值，并用1代替，其他所有值都用0代替。我用評估這個張量.eval()并打印結(jié)果張量。評估的輸出不正確，因?yàn)樽畲笾档乃饕皇?。但是，如果我采用的輸出logits.eval()并定義一個常量，然后運(yùn)行相同的代碼并求值，那么結(jié)果就可以了。以下是代碼：tf.set_random_seed(1)beta = tf.random_uniform([100], dtype=tf.float32, name="beta", seed=2)beta = tf.reshape(beta, [10,10])res = tf.constant([[0., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 1., 0., 0.]], dtype=tf.float32)logits = tf.Variable(tf.truncated_normal([1, 10]), name='logits')sess1 = tf.Session()sess1.run(tf.global_variables_initializer())logits = tf.matmul(res, beta)print(logits.eval(session=sess1))tf.where(        tf.equal(tf.reduce_max(logits, axis=1, keepdims=True), logits),         tf.constant(1, shape=logits.shape),         tf.constant(0, shape=logits.shape)    ).eval(session=sess1)輸出：[[ 5.64927   11.539942  10.365061   6.367746  10.591797  10.503089  11.0828085  7.0345297  8.477502   8.649068 ]]array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)我認(rèn)為有些事情我做得不好，但是盡管我花了大量的時間調(diào)試它，但我無法修復(fù)它。我將不勝感激。謝謝。