TensorFlow Tensor を NumPy 配列に変換するにはどうすればよいですか?

TensorFlow でテンソルを NumPy 配列に変換する

TensorFlow には、テンソルを NumPy 配列に変換する便利なメソッド .numpy() が用意されています。

TensorFlow 2.x

積極的な実行を有効にすると、TensorFlow 操作がすぐに実行可能になり、テンソル上で .numpy() を直接呼び出すことができます:

<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

TensorFlow 1.x で積極的実行が無効になっている場合は、グラフを作成して実行して NumPy 配列を取得できます。

<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>

注:

• .numpy() は元の tensor とメモリを共有する可能性があるため、一方への変更はもう一方に影響を与える可能性があります。
• エラー「AttributeError: 'Tensor'」が発生した場合オブジェクトには属性 'numpy' がありません。」 TF 2.0 が適切にインストールされていることを確認するか、積極的な実行を有効にしてください。

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