在tensorflow中，张量是指具有相同形状和数据类型的多维数组，是tensorflow的核心数据结构。张量的提取值和赋值操作是我们在深度学习过程中常用的操作，本文将从以下几个角度来分析：
1. 在tensorflow中如何提取张量值
提取张量值有两种方法，一种是使用eval()函数，另一种是使用numpy()函数。eval()函数只能在session中使用，使用时需要先建立session，然后将张量传进去计算。numpy()函数则可以直接将张量转换成numpy数组，便于我们对其进行处理。示例如下：
```
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 2, 3])
sess = tf.Session()
print(sess.run(a))
print(a.eval(session=sess))
print(a.numpy())
```
输出：
```
[1 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]
```
2. 在tensorflow中如何对张量进行赋值
在tensorflow中，我们可以使用tf.assign()函数或者直接使用变量进行赋值。使用tf.assign()函数需要先定义变量，然后将张量通过tf.assign()函数进行赋值。直接使用变量进行赋值则可以直接将一个张量赋值给一个变量。示例如下：
```
import tensorflow as tf
a = tf.Variable(0, name='a')
assign_op = tf.assign(a, a+1)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(a))
sess.run(assign_op)
print(sess.run(a))
a = a + 1
print(sess.run(a))
```
输出：
```
0
1
2
```
3. 如何局部更改张量值
在tensorflow中，我们可以通过使用tf.scatter_nd_update()函数对张量进行局部更改。该函数可以通过给定的索引位置和新值来更新原始张量的子集。需要注意的是，tf.Variable类型的张量才支持使用该函数。示例如下：
```
import tensorflow as tf
a = tf.Variable([1., 2., 3., 4.], dtype=tf.float32)
indices = tf.constant([[0], [2]])
updates = tf.constant([0., 0.], dtype=tf.float32)
updated = tf.scatter_nd_update(a, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(a))
print(sess.run(updated))
```
输出：
```
[1. 2. 3. 4.]
[0. 2. 0. 4.]
```
4. 总结
本文简要介绍了tensorflow中张量的提取值和赋值操作，包括使用eval()函数和numpy()函数提取张量值，使用tf.assign()函数和变量直接赋值进行张量赋值，以及使用tf.scatter_nd_update()函数进行局部更改张量值。对于深度学习开发者来说，这些操作非常常见，掌握它们对于代码的调试和功能实现非常有帮助。
