TensorFlow テンソル オブジェクトの実際の値を取得するにはどうすればよいですか?

TensorFlow で Tensor オブジェクトの内部値を表示するには?

TensorFlow でテンソルを操作するとき、ユーザーは必要な状況に遭遇する可能性があります。テンソルの定義以上のことを知るために。この疑問は、行列乗算演算が TensorFlow で実行され、ユーザーが結果の値を検査したい場合に生じます。ただし、積を出力すると、Tensor オブジェクト参照が表示されるだけで、実際の値についての洞察は得られません。

数値を取得する効果的な方法の 1 つは、Session.run() メソッドを使用して Session オブジェクトを直接クエリすることです。このアクションは、テンソルの実際の値を評価します。さらに、デフォルト セッションの場合は Tensor.eval() を呼び出すこともできます。

評価プロセスが TensorFlow の操作に固有であることは注目に値します。遅延実行により、複雑な式を効率的にスケジュールでき、最適なパフォーマンスが保証されます。テンソルを評価するこのプロセスでは通常、セッション内でコードを実行する必要があります。

IPython ノートブックやシェルなどの対話型環境では、tf.InteractiveSession が有益であることがわかります。これにより、プログラムの開始時にセッションを作成できるようになり、Tensor.eval() および Operation.run() 呼び出しに利用できます。これによりプロセスが合理化され、Session オブジェクトを継続的に渡す必要がなくなります。

ただし、tf.print() 演算子は、テンソル値を取得せずに出力するために使用できることを認識することが重要です。これは値を出力として提供しませんが、それを tf.Session の run() 関数に渡すか、tf.control_dependency() を通じて依存関係を指定することによって、オペレーターが確実に実行されるようにします。

を維持することが重要です。定数テンソル値が容易に計算可能であれば、 tf.get_static_value() を使用して定数テンソル値を抽出できることに留意してください。この方法の使用例は限られていますが、特定のシナリオの潜在的なオプションとして注目に値します。

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