如何将 TensorFlow 张量转换为 NumPy 数组？

在 Tensorflow 中将张量转换为 Numpy 数组

Tensorflow 提供了使用张量的灵活性，必要时可以将其转换为 Numpy 数组。理解这种转换对于弥合这两种强大数据结构之间的差距至关重要。

具有急切执行功能的 TensorFlow 2.x

在 TensorFlow 2.x 中，默认情况下启用急切执行。要将张量转换为 Numpy 数组，只需在张量对象上调用 .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>

具有图形执行功能的 TensorFlow 2.x

如果禁用急切执行，可以构建一个图并通过 TensorFlow 会话运行它来实现转换。

<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>

重要说明

值得注意的是，Numpy 数组可能与张量对象共享内存。其中一个方面的任何变化都可能反映在另一个方面。因此，在修改张量或 Numpy 数组时最好小心谨慎。

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