Wie konvertiere ich einen Tensorflow-Tensor in ein NumPy-Array?

Konvertieren eines Tensors in ein Numpy-Array in Tensorflow

In Tensorflow ist das Konvertieren eines Tensors in ein Numpy-Array unkompliziert. So geht's:

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

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

a_numpy = a.numpy()  # Convert tensor 'a' to numpy array
b_numpy = b.numpy()  # Convert tensor 'b' to numpy array

print(a_numpy)
# [[1 2]
#  [3 4]]
print(b_numpy)
# [[2 3]
#  [4 5]]</code>

Hinweise:

• In Tensorflow 2.x ist Eager Execution standardmäßig aktiviert. Sie können also einfach .numpy() für das Tensorobjekt aufrufen.
• Wenn Sie einen AttributeError bezüglich des .numpy()-Attributs erhalten, stellen Sie sicher, dass TF 2.0 korrekt installiert und Eager Execution aktiviert ist.
• Numpy-Arrays teilen sich den Speicher mit ihren entsprechenden Tensoren. Änderungen, die an einem vorgenommen werden, werden im anderen widergespiegelt.
• Wenn Eager Execution deaktiviert ist, können Sie ein Diagramm erstellen und es mit tf.compat.v1.Session ausführen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich einen Tensorflow-Tensor in ein NumPy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!