TensorFlow Tensor의 값 인쇄: 종합 가이드
TensorFlow에서 Tensor 객체는 데이터의 다차원 배열을 나타냅니다. Tensor 내에 저장된 실제 값에 액세스하려면 세션 내에서 이를 평가해야 합니다.
Session.run() 메서드
가장 간단한 접근 방식은 다음과 같습니다. Session.run() 메소드를 사용하여 Tensor를 평가하고 그 값을 검색하려면:
import tensorflow as tf sess = tf.Session() matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) print(sess.run(product))
이렇게 하면 Tensor의 값이 NumPy 배열로 인쇄됩니다.
Tensor .eval() 메서드
Tensor.eval() 메서드를 사용하여 기본 세션 내에서 Tensor를 평가할 수도 있습니다:
with tf.Session(): print(product.eval())
대화형 세션
더 편리한 접근 방식을 위해 tf.InteractiveSession을 사용하여 전체 프로그램에 대한 기본 세션을 열 수 있습니다:
import tensorflow as tf tf.InteractiveSession() matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) print(product.eval())
참고
- 효율성을 위해 TensorFlow는 계산 정의(데이터 흐름 그래프 작성)와 실행(그래프 평가 및 값 생성)을 분리합니다.
- tf.print() 연산자를 사용하여 다음을 수행할 수도 있습니다. Tensor의 값을 인쇄하지만 이를 위해서는 Session.run()을 사용하여 수동으로 실행해야 합니다.
- Tf.get_static_value() 함수를 사용하면 Tensor의 상수 값을 효율적으로 계산할 수 있는 경우 이를 가져올 수 있습니다.
위 내용은 TensorFlow Tensor의 값을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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