TensorFlow テンソルを NumPy 配列に変換するにはどうすればよいですか?

Tensorflow での Tensor から Numpy 配列への変換

Tensorflow は、必要に応じて Tensor を Numpy 配列に変換できる柔軟性を提供します。この変換を理解することは、これら 2 つの強力なデータ構造間のギャップを埋めるために重要です。

Eager Execution を備えた TensorFlow 2.x

TensorFlow 2.x では、Eager Execution がデフォルトで有効になっています。 tensor を Numpy 配列に変換するには、tensor オブジェクトで .numpy() メソッドを呼び出すだけです。

<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 と Graph Execution

積極的な実行が無効になっている場合、グラフを構築し、TensorFlow セッションを通じて実行して変換を実現できます。

<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>

重要な注意

Numpy 配列が tensor オブジェクトとメモリを共有する可能性があることに注意してください。一方に加えた変更は、もう一方にも反映される可能性があります。したがって、tensor または Numpy 配列を変更するときは注意することが最善です。

以上がTensorFlow テンソルを NumPy 配列に変換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。