Wie konvertiere ich einen TensorFlow-Tensor in ein NumPy-Array?

Konvertieren von Tensoren in Numpy-Arrays in Tensorflow

Tensorflow bietet die Flexibilität, mit Tensoren zu arbeiten, die bei Bedarf in Numpy-Arrays konvertiert werden können. Das Verständnis dieser Konvertierung ist entscheidend, um die Lücke zwischen diesen beiden leistungsstarken Datenstrukturen zu schließen.

TensorFlow 2.x mit Eager Execution

In TensorFlow 2.x ist Eager Execution standardmäßig aktiviert. Um einen Tensor in ein Numpy-Array umzuwandeln, rufen Sie einfach die Methode .numpy() für das Tensorobjekt auf.

<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>

TensorFlow 2.x mit Graph-Ausführung

Wenn die eifrige Ausführung deaktiviert ist, Man kann ein Diagramm erstellen und es durch eine TensorFlow-Sitzung laufen lassen, um die Konvertierung zu erreichen.

<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>

Wichtiger Hinweis

Es ist erwähnenswert, dass das Numpy-Array möglicherweise den Speicher mit dem Tensorobjekt teilt. Alle Änderungen an einem können sich im anderen widerspiegeln. Daher ist es am besten, beim Ändern des Tensors oder des Numpy-Arrays Vorsicht walten zu lassen.

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