TensorFlow で Tensor の値にアクセスするにはどうすればよいですか?

TensorFlow での Tensor 値の取得

Tensor オブジェクトに格納されている値を理解することは、TensorFlow において重要です。指定したコード スニペットは Tensor 積を作成して出力しますが、ターミナル出力には Tensor オブジェクト自体への参照のみが表示されます。

最も簡単な方法: セッション評価

Tensor の実際の値にアクセスする簡単な方法は、Session.run() メソッドを利用することです。あるいは、以下に示すように、デフォルト セッションで Tensor.eval() を使用することもできます。

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())

このアプローチにより、評価プロセスが簡素化され、Tensor の値を直接決定できるようになります。

遅延実行とセッション管理

TensorFlow 1.x遅延実行のパラダイムに準拠しており、即時評価を行わずに複雑な式を効率的に構築できます。これにより、バックエンドは並列処理を活用し、可能な場合は GPU を利用して実行を最適化できます。

評価プロセスをさらに合理化するために、TensorFlow は tf.InteractiveSession クラスを提供します。このクラスは、プログラムの起動時に自動的にセッションを開始し、シェルや IPython ノートブックなどの対話型環境の Tensor.eval() 呼び出しを合理化します。

追加のメソッド

あるいは、 tf.print() を使用して、明示的に取得せずに Tensor の値を表示できます。ただし、このメソッドは、Session.run() メソッドまたはコントロールの依存関係仕様を介した明示的な実行を必要とします。

効率的に計算可能な値を持つ定数 Tensor の場合、tf.get_static_value() は定数値を取得できます。

以上がTensorFlow で Tensor の値にアクセス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。