Python 为什么同一操作的TensorFlow中有不同的返回类型？

在TensorFlow中，我有两个常量节点：

>> node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
>> node2 = tf.constant(4.0)

当我在Jupyter笔记本中运行此图时，以下两个会话运行的返回类型不同：

>> sess = tf.Session()

对于此操作，没有输出单元格：

>> print(sess.run(node1))# prints 3.0, but NOT in the output cell; output cell missing
#prints 3.0

但当我以以下方式运行会话时：

>> print(sess.run(node1)), print(sess.run(node2)) #prints 3.0 and on the next line, it prints 4.0, and it ALSO prints a tuple (None, None) in the output cell.

有人能解释一下这些退货类型吗？

您正在创建一个元组 打印是一项与其他功能一样的功能。它不返回值，因此它不返回任何值，这通常不会显示

但是，逗号操作符创建一个元组，jupyter显示返回值

写4,4会得到（4,4）

不写任何东西，任何东西都不会导致你看到的东西

如果您只想执行两个操作，请将它们分别放在各自的行中-逗号不适用于此。

您正在创建一个元组 打印是一项与其他功能一样的功能。它不返回值，因此它不返回任何值，这通常不会显示

但是，逗号操作符创建一个元组，jupyter显示返回值

写4,4会得到（4,4）

不写任何东西，任何东西都不会导致你看到的东西

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如果您只想执行两个操作，请将它们分别放在各自的行中-逗号并不代表这一点。

您的第二行有两个用逗号分隔的

print

语句。

print

函数返回

None

，Python REPL（read-eval-print循环）忽略单个

None

。但是，逗号创建了一个元组，即使它只包含

None

值，也不会忽略该元组

如果要在一行上运行多个语句，请使用

而不是
，
：

print("foo"); print("bar")

第二行有两个
print
语句，用逗号分隔。
print
函数返回
None
，Python REPL（read-eval-print循环）忽略单个
None
。但是，逗号创建了一个元组，即使它只包含
None
值，也不会忽略该元组

如果要在一行上运行多个语句，请使用
而不是
，
：

print("foo"); print("bar")