如何将 TensorFlow 张量转换为 NumPy 数组？

如何在 TensorFlow 中将张量转换为 NumPy 数组

在 TensorFlow 的 Python 绑定中，将张量转换为 NumPy 数组是进一步的必要步骤数据操作或与第三方库集成。

在 TensorFlow 2.x 中：

TensorFlow 2.x 默认启用急切执行，允许您简单地调用 .张量对象上的 numpy() 。此方法返回一个 NumPy 数组：

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

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

a.numpy()  # [array([[1, 2], [3, 4]], dtype=int32)]
b.numpy()  # [array([[2, 3], [4, 5]], dtype=int32)]</code>

在 TensorFlow 1.x 中：

默认情况下不启用急切执行。要将张量转换为 TensorFlow 1.x 中的 NumPy 数组：

• 在会话中使用 .eval() 方法：

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

with tf.Session() as sess:
    out = sess.run([a, b])
    # out[0] contains the NumPy array representation of a
    # out[1] contains the NumPy array representation of b</code>

• 使用 tf .compat.v1.numpy_function:

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

out = tf.compat.v1.numpy_function(lambda x: x.numpy(), [a, b])
# out[0] contains the NumPy array representation of a
# out[1] contains the NumPy array representation of b</code>

注意： NumPy 数组可能与 Tensor 对象共享内存。其中一个方面的任何更改都可能会反映在另一个方面。

以上是如何将 TensorFlow 张量转换为 NumPy 数组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！