Wie konvertiere ich TensorFlow-Tensoren in NumPy-Arrays?

Konvertieren von Tensoren in NumPy-Arrays in TensorFlow

TensorFlow bietet eine praktische Methode, .numpy(), um Tensoren in NumPy-Arrays zu konvertieren.

TensorFlow 2.x

Durch die Aktivierung der Eager-Ausführung sind TensorFlow-Vorgänge sofort ausführbar, sodass Sie .numpy() direkt für Tensoren aufrufen können:

<code class="python">import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.add(a, 1)

print(a.numpy())
# array([[1, 2],
#        [3, 4]], dtype=int32)

print(b.numpy())
# array([[2, 3],
#        [4, 5]], dtype=int32)</code>

TensorFlow 1 .x

Wenn die Eager-Ausführung in TensorFlow 1.x deaktiviert ist, können Sie ein Diagramm erstellen und ausführen, um das NumPy-Array zu erhalten:

<code class="python">a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.add(a, 1)
out = tf.multiply(a, b)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(out))
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)</code>

Hinweise:

• .numpy() teilt möglicherweise den Speicher mit dem ursprünglichen Tensor, daher können sich Änderungen an einem auf den anderen auswirken.
• Wenn Sie auf den Fehler „AttributeError: 'Tensor‘ stoßen Objekt hat kein Attribut „numpy“, stellen Sie sicher, dass TF 2.0 ordnungsgemäß installiert ist, oder aktivieren Sie die Eager-Ausführung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich TensorFlow-Tensoren in NumPy-Arrays?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!