Wie konvertiere ich TensorFlow-Tensoren in NumPy-Arrays?

So konvertieren Sie Tensoren in NumPy-Arrays in TensorFlow

In Python-Bindungen für TensorFlow ist die Konvertierung von Tensoren in NumPy-Arrays ein notwendiger Schritt für weitere Schritte Datenmanipulation oder Integration mit Bibliotheken von Drittanbietern.

In TensorFlow 2.x:

TensorFlow 2.x ermöglicht standardmäßig die Eager-Ausführung, sodass Sie einfach aufrufen können. numpy() für das Tensor-Objekt. Diese Methode gibt ein NumPy-Array zurück:

<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>

In TensorFlow 1.x:

Eager-Ausführung ist standardmäßig nicht aktiviert. So konvertieren Sie einen Tensor in ein NumPy-Array in TensorFlow 1.x:

• Verwenden Sie die .eval()-Methode innerhalb einer Sitzung:

<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>

• Verwenden Sie 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>

Hinweis: Das NumPy-Array teilt möglicherweise den Speicher mit dem Tensor-Objekt. Alle Änderungen an einem können sich im anderen widerspiegeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich TensorFlow-Tensoren in NumPy-Arrays?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!