Comment accéder à la valeur d'un Tensor dans TensorFlow ?

Obtention de valeurs Tensor dans TensorFlow

Comprendre les valeurs stockées dans les objets Tensor est crucial dans TensorFlow. Alors que l'extrait de code que vous avez fourni crée et imprime un produit Tensor, la sortie du terminal affiche uniquement une référence à l'objet Tensor lui-même.

Méthode la plus simple : évaluation de session

La Une approche simple pour accéder à la valeur réelle d'un Tensor consiste à tirer parti de la méthode Session.run(). Vous pouvez également utiliser Tensor.eval() avec une session par défaut, comme illustré ci-dessous :

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())

Cette approche simplifie le processus d'évaluation, vous permettant de déterminer directement la valeur de votre Tensor.

Exécution différée et gestion de session

TensorFlow 1.x adhère à un paradigme d'exécution différée exécution, permettant la construction efficace d’expressions complexes sans évaluation immédiate. Cela permet au back-end d'optimiser l'exécution, en tirant parti du traitement parallèle et en utilisant les GPU si disponibles.

Pour rationaliser davantage le processus d'évaluation, TensorFlow fournit la classe tf.InteractiveSession. Cette classe lance automatiquement une session au démarrage du programme, rationalisant ainsi les appels Tensor.eval() pour les environnements interactifs tels que les notebooks Shell ou IPython.

Méthodes supplémentaires

Alternativement, vous peut utiliser tf.print() pour afficher la valeur d'un Tensor sans la récupérer explicitement. Cependant, cette méthode nécessite une exécution explicite via la méthode Session.run() ou la spécification de dépendance de contrôle.

Pour les Tensors constants avec des valeurs calculables efficacement, tf.get_static_value() peut récupérer la valeur constante.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!