Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie konvertiere ich TensorFlow-Tensoren in NumPy-Arrays?
TensorFlow bietet eine praktische Methode, .numpy(), um Tensoren in NumPy-Arrays zu konvertieren.
TensorFlow 2.x
Durch die Aktivierung der Eager-Ausführung sind TensorFlow-Vorgänge sofort ausführbar, sodass Sie .numpy() direkt für Tensoren aufrufen können:
<code class="python">import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) b = tf.add(a, 1) print(a.numpy()) # array([[1, 2], # [3, 4]], dtype=int32) print(b.numpy()) # array([[2, 3], # [4, 5]], dtype=int32)</code>
TensorFlow 1 .x
Wenn die Eager-Ausführung in TensorFlow 1.x deaktiviert ist, können Sie ein Diagramm erstellen und ausführen, um das NumPy-Array zu erhalten:
<code class="python">a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) b = tf.add(a, 1) out = tf.multiply(a, b) with tf.compat.v1.Session() as sess: print(sess.run(out)) # array([[ 2, 6], # [12, 20]], dtype=int32)</code>
Hinweise:
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!