在 TensorFlow 中取得張量值
理解儲存在 Tensor 物件中的值在 TensorFlow 中至關重要。雖然您提供的程式碼片段建立並列印張量乘積,但終端輸出僅顯示對張量物件本身的參考。
最簡單的方法:會話評估
The存取 Tensor 實際值的直接方法是利用 Session.run() 方法。或者,您可以在預設會話中使用 Tensor.eval(),如下所示:
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())
這種方法簡化了評估過程,讓您可以直接確定 Tensor 的值。
延遲執行與會話管理
TensorFlow 1.x 遵循延遲執行範例,無需立即求值即可高效建構複雜表達式。這允許後端最佳化執行,利用並行處理並利用 GPU(如果可用)。
為了進一步簡化評估過程,TensorFlow 提供了 tf.InteractiveSession 類別。此類別會在程式啟動時自動啟動會話,簡化對 shell 或 IPython 筆記本等互動式環境的 Tensor.eval() 呼叫。
其他方法
或者,您可以使用 tf.print() 顯示張量的值,而無需明確檢索它。但是,此方法需要透過 Session.run() 方法或控制依賴規範明確執行。
對於具有可高效計算值的常數 Tensors,tf.get_static_value() 可以擷取常數值。
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