Wie ruft man die Werte von Tensoren in TensorFlow ab?

Tensorwerte in TensorFlow abrufen

TensorFlow ermöglicht es Benutzern, komplexe mathematische Operationen zu definieren, ohne die Auswertungsreihenfolge explizit anzugeben. Folglich stellen Tensorobjekte ihre Werte möglicherweise nicht sofort bereit. Um dieses Problem anzugehen, stehen mehrere Ansätze zur Verfügung.

Die einfachste Methode ist die Verwendung der Funktion Session.run() oder der Methode Tensor.eval(). Ohne das Initiieren einer Sitzung ist es im Allgemeinen nicht möglich, auf Tensorwerte zuzugreifen.

Interaktive Sitzungen für eine einfache Auswertung

Wenn Sie experimentieren und eine bequeme Möglichkeit zur Auswertung wünschen Tensoren kann die tf.InteractiveSession nützlich sein. Es startet eine Sitzung zu Beginn und ermöglicht implizit Aufrufe von Tensor.eval() und Operation.run() für diese Sitzung. Dies vereinfacht interaktive Umgebungen wie Shells und IPython-Notebooks, in denen die Weitergabe eines Sitzungsobjekts umständlich sein kann.

Verzögerte Ausführung: Effizienz bei komplexen Berechnungen

Die Fähigkeit zur verzögerten Ausführung von TensorFlow ermöglicht dies die Konstruktion komplexer Ausdrücke ohne Rechenaufwand. Wenn Sie diese Ausdrücke ausführen, optimiert das Back-End ihre Ausführung und nutzt Parallelität und GPU-Ressourcen.

Drucken von Tensorwerten ohne Codeausführung

Der Einfachheit halber können Sie verwenden den tf.print()-Operator, um Tensorwerte zu drucken, ohne sie in Ihrem Code abzurufen. Dieser Operator erfordert jedoch, dass Sie print_op an tf.compat.v1.Session.run() übergeben oder es als Kontrollabhängigkeit verwenden, um die Ausführung sicherzustellen.

Einschränkungen beim Tensorwertabruf

Beachten Sie, dass tf.get_static_value() manchmal nützlich sein kann, um leicht konstante Tensorwerte zu erhalten kalkulierbar.

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