TensorFlow Tensor를 NumPy 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까?

TensorFlow에서 텐서를 NumPy 배열로 변환하는 방법

TensorFlow용 Python 바인딩에서 텐서를 NumPy 배열로 변환하는 것은 추가 작업을 위해 필요한 단계입니다. 데이터 조작 또는 타사 라이브러리와의 통합.

TensorFlow 2.x:

TensorFlow 2.x는 기본적으로 즉시 실행을 지원하므로 간단히 . Tensor 객체에 대한 numpy(). 이 메소드는 NumPy 배열을 반환합니다:

<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>

TensorFlow 1.x:

즉시 실행은 기본적으로 활성화되어 있지 않습니다. TensorFlow 1.x에서 텐서를 NumPy 배열로 변환하려면:

• 세션 내에서 .eval() 메서드를 사용하세요.

<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>

• tf 사용 .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>

참고: NumPy 배열은 Tensor 객체와 메모리를 공유할 수 있습니다. 하나의 변경 사항이 다른 하나에 반영될 수 있습니다.

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