在深度学习中，tensor是最基本的数据结构，它代表着多维数组。在训练模型的过程中，我们需要获取tensor的值，以方便进行后续的计算。本文将从多个角度分析如何根据tensor的名字获取变量的值方式。
1. 使用Session
在TensorFlow中，我们可以使用Session来运行计算图中的操作。通过Session.run()方法，我们可以获取tensor的值。具体操作如下：
```
import tensorflow as tf
# 创建tensor
a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b")
c = tf.multiply(a, b, name="c")
# 创建Session并运行计算图
with tf.Session() as sess:
# 获取tensor的值
print(sess.run(c))
```
上述代码中，我们创建了三个tensor：a、b和c。其中，c是a和b的乘积。在创建Session对象后，我们使用sess.run()方法获取了tensor c的值，并打印出来。
2. 使用tf.get_default_graph()
在TensorFlow中，我们可以使用tf.get_default_graph()方法获取默认计算图。通过这个方法，我们可以获取所有tensor的名称和值。具体操作如下：
```
import tensorflow as tf
# 创建tensor
a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b")
c = tf.multiply(a, b, name="c")
# 获取默认计算图
graph = tf.get_default_graph()
# 获取tensor名称和值
for op in graph.get_operations():
for tensor in op.outputs:
print(tensor.name, tensor.eval())
```
上述代码中，我们创建了三个tensor：a、b和c。在获取默认计算图后，我们遍历了所有操作的输出，获取了所有tensor的名称和值，并打印出来。
3. 使用tf.GraphKeys
在TensorFlow中，我们可以使用tf.GraphKeys方法获取计算图中的tensor。通过这个方法，我们可以获取指定名称的tensor的值。具体操作如下：
```
import tensorflow as tf
# 创建tensor
a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b")
c = tf.multiply(a, b, name="c")
# 获取tensor的值
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("c:0")))
```
上述代码中，我们创建了三个tensor：a、b和c。在创建Session对象后，我们使用tf.get_default_graph().get_tensor_by_name()方法获取了tensor c的值，并打印出来。
4. 使用tf.train.Saver()
在TensorFlow中，我们可以使用tf.train.Saver()方法保存并恢复变量。通过这个方法，我们可以获取指定名称的tensor的值。具体操作如下：
```
import tensorflow as tf
# 创建tensor
a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b")
c = tf.multiply(a, b, name="c")
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存变量
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, "model.ckpt")
# 恢复变量
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "model.ckpt")
print(sess.run(c))
```
上述代码中，我们创建了三个tensor：a、b和c。在创建Saver对象后，我们使用saver.save()方法保存了变量，并使用saver.restore()方法恢复了变量。最后，我们使用sess.run()方法获取tensor c的值，并打印出来。
综上所述，我们可以使用Session、tf.get_default_graph()、tf.GraphKeys和tf.train.Saver()等方法获取tensor的值。这些方法各有优缺点，在实际应用中需要选择合适的方法来获取tensor的值。
