如何将 Tensorflow 张量转换为 NumPy 数组？

在 Tensorflow 中将张量转换为 Numpy 数组

在 Tensorflow 中，将张量转换为 numpy 数组非常简单。操作方法如下：

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

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

a_numpy = a.numpy()  # Convert tensor 'a' to numpy array
b_numpy = b.numpy()  # Convert tensor 'b' to numpy array

print(a_numpy)
# [[1 2]
#  [3 4]]
print(b_numpy)
# [[2 3]
#  [4 5]]</code>

注意：

• 在 Tensorflow 2.x 中，默认启用急切执行。因此，您只需在张量对象上调用 .numpy() 即可。
• 如果您收到有关 .numpy() 属性的 AttributeError，请确保正确安装 TF 2.0 并启用 Eager Execution。
• Numpy 数组与其相应的张量共享内存。对其中一个所做的更改会反映在另一个中。
• 如果禁用 Eager Execution，您可以构建一个图表并使用 tf.compat.v1.Session 来执行它。

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