TensorFlow Tensor를 NumPy 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까?

Tensorflow에서 Tensor를 Numpy 배열로 변환

Tensorflow는 필요할 때 Numpy 배열로 변환할 수 있는 텐서 작업에 유연성을 제공합니다. 이 변환을 이해하는 것은 이 두 가지 강력한 데이터 구조 사이의 격차를 줄이는 데 매우 중요합니다.

Eager Execution이 포함된 TensorFlow 2.x

TensorFlow 2.x에서는 Eager Execution이 기본적으로 활성화되어 있습니다. 텐서를 Numpy 배열로 변환하려면 텐서 객체에서 .numpy() 메서드를 호출하기만 하면 됩니다.

<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>

그래프 실행 기능이 있는 TensorFlow 2.x

열심히 실행이 비활성화된 경우, 그래프를 작성하고 TensorFlow 세션을 통해 실행하여 변환을 달성할 수 있습니다.

<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>

중요 사항

Numpy 배열이 텐서 객체와 메모리를 공유할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 하나의 변경 사항이 다른 하나에 반영될 수 있습니다. 따라서 텐서나 Numpy 배열을 수정할 때는 주의하는 것이 가장 좋습니다.

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