如何將 TensorFlow 張量轉換為 NumPy 陣列？

在 Tensorflow 中將張量轉換為 Numpy 數組

Tensorflow 提供了使用張量的靈活性，必要時可以將其轉換為 Numpy 數組。理解這種轉換對於彌合這兩種強大資料結構之間的差距至關重要。

具有急切執行功能的 TensorFlow 2.x

在 TensorFlow 2.x 中，預設啟用急切執行。要將張量轉換為 Numpy 數組，只需在張量物件上呼叫 .numpy() 方法即可。

<code class="python">import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.add(a, 1)

a.numpy()  # Returns the Numpy array representing the tensor a
b.numpy()  # Returns the Numpy array representing the tensor b</code>

具有圖形執行功能的 TensorFlow 2.x

如果禁用急切執行，可以建立一個圖表並透過 TensorFlow 會話運行它來實現轉換。

<code class="python">a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.add(a, 1)

out = tf.multiply(a, b)
out.eval(session=tf.compat.v1.Session())  # Evaluates the graph and returns the Numpy array for out</code>

重要說明

值得注意的是，Numpy 陣列可能與張量物件共享記憶體。其中一個方面的任何變化都可能反映在另一個方面。因此，在修改張量或 Numpy 數組時最好小心謹慎。

以上是如何將 TensorFlow 張量轉換為 NumPy 陣列？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！