Bagaimana untuk Menukar TensorFlow Tensor kepada Array NumPy?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-11-03 16:23:30
asal
642 orang telah melayarinya

How to Convert a TensorFlow Tensor to a NumPy Array?

Menukar Tensor kepada Numpy Array dalam Tensorflow

Tensorflow memberikan fleksibiliti untuk bekerja dengan tensor, yang boleh ditukar menjadi Numpy array apabila perlu. Memahami penukaran ini adalah penting dalam merapatkan jurang antara dua struktur data yang berkuasa ini.

TensorFlow 2.x dengan Eager Execution

Dalam TensorFlow 2.x, eksekusi eager didayakan secara lalai. Untuk menukar tensor kepada tatasusunan Numpy, hanya gunakan kaedah .numpy() pada objek tensor.

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

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

a.numpy()  # Returns the Numpy array representing the tensor a
b.numpy()  # Returns the Numpy array representing the tensor b</code>
Salin selepas log masuk

TensorFlow 2.x dengan Pelaksanaan Graf

Jika pelaksanaan bersemangat dilumpuhkan, seseorang boleh membina graf dan menjalankannya melalui sesi TensorFlow untuk mencapai penukaran.

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

out = tf.multiply(a, b)
out.eval(session=tf.compat.v1.Session())  # Evaluates the graph and returns the Numpy array for out</code>
Salin selepas log masuk

Nota Penting

Perlu diperhatikan bahawa tatasusunan Numpy mungkin berkongsi memori dengan objek tensor. Sebarang perubahan pada satu mungkin dapat dilihat pada yang lain. Oleh itu, sebaiknya berhati-hati semasa mengubah suai sama ada tensor atau tatasusunan Numpy.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar TensorFlow Tensor kepada Array NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan