Comment récupérer les valeurs des tenseurs dans TensorFlow ?

Récupération de valeurs tensorielles dans TensorFlow

TensorFlow permet aux utilisateurs de définir des opérations mathématiques complexes sans spécifier explicitement l'ordre d'évaluation. Par conséquent, les objets Tensor peuvent ne pas fournir immédiatement leurs valeurs. Pour résoudre ce problème, plusieurs approches sont disponibles.

La méthode la plus simple consiste à utiliser la fonction Session.run() ou la méthode Tensor.eval(). Sans lancer une session, il n'est généralement pas possible d'accéder aux valeurs tensorielles.

Séances interactives pour une évaluation facile

Si vous expérimentez et souhaitez un moyen pratique d'évaluer tenseurs, le tf.InteractiveSession peut être utile. Il démarre une session dès le début et autorise implicitement les appels Tensor.eval() et Operation.run() à cette session. Cela simplifie les environnements interactifs tels que les shells et les notebooks IPython, où la transmission d'un objet Session peut s'avérer fastidieuse.

Exécution différée : efficacité dans les calculs complexes

La capacité d'exécution différée de TensorFlow permet la construction d'expressions complexes sans surcharge de calcul. Lorsque vous exécutez ces expressions, le back-end optimise leur exécution, en exploitant le parallélisme et les ressources GPU.

Impression des valeurs tensorielles sans exécution de code

Pour plus de commodité, vous pouvez utiliser l'opérateur tf.print() pour imprimer les valeurs du tenseur sans les récupérer dans votre code. Cependant, cet opérateur vous oblige à transmettre le print_op à tf.compat.v1.Session.run() ou à l'utiliser comme dépendance de contrôle pour garantir l'exécution.

Limitations de la récupération des valeurs tensorielles

Notez que tf.get_static_value() peut parfois être utile pour obtenir des valeurs tensorielles constantes qui sont facilement calculable.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!