Bagaimanakah Saya Mengakses Nilai Tensor dalam TensorFlow?

Mendapatkan Nilai Tensor dalam TensorFlow

Memahami nilai yang disimpan dalam objek Tensor adalah penting dalam TensorFlow. Semasa coretan kod yang anda berikan mencipta dan mencetak produk Tensor, output terminal hanya memaparkan rujukan kepada objek Tensor itu sendiri.

Kaedah Paling Mudah: Penilaian Sesi

The pendekatan mudah untuk mengakses nilai sebenar Tensor adalah dengan memanfaatkan kaedah Session.run(). Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan Tensor.eval() dengan sesi lalai, seperti yang ditunjukkan di bawah:

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],
                      [2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:
    print(product.eval())

Pendekatan ini memudahkan proses penilaian, membolehkan anda menentukan nilai Tensor anda secara langsung.

Pelaksanaan Tertunda dan Pengurusan Sesi

TensorFlow 1.x mematuhi paradigma pelaksanaan tertunda, membolehkan pembinaan ekspresi kompleks yang cekap tanpa penilaian segera. Ini membolehkan bahagian belakang mengoptimumkan pelaksanaan, memanfaatkan pemprosesan selari dan menggunakan GPU jika tersedia.

Untuk menyelaraskan lagi proses penilaian, TensorFlow menyediakan kelas tf.InteractiveSession. Kelas ini secara automatik memulakan sesi pada permulaan program, memperkemas panggilan Tensor.eval() untuk persekitaran interaktif seperti shell atau buku nota IPython.

Kaedah Tambahan

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan tf.print() untuk memaparkan nilai Tensor tanpa mendapatkannya secara eksplisit. Walau bagaimanapun, kaedah ini memerlukan pelaksanaan eksplisit melalui kaedah Session.run() atau spesifikasi kebergantungan kawalan.

Untuk Tensor malar dengan nilai yang boleh dikira dengan cekap, tf.get_static_value() boleh mendapatkan semula nilai malar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Mengakses Nilai Tensor dalam TensorFlow?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!