TensorFlow에서 Tensor의 값에 어떻게 액세스합니까?

TensorFlow에서 Tensor 값 얻기

Tensor 객체에 저장된 값을 이해하는 것은 TensorFlow에서 매우 중요합니다. 제공한 코드 조각이 Tensor 제품을 생성하고 인쇄하는 동안 터미널 출력에는 Tensor 객체 자체에 대한 참조만 표시됩니다.

가장 쉬운 방법: 세션 평가

Tensor의 실제 값에 액세스하는 간단한 접근 방식은 Session.run() 메서드를 활용하는 것입니다. 또는 아래 설명과 같이 기본 세션에서 Tensor.eval()을 사용할 수 있습니다.

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())

이 접근 방식은 평가 프로세스를 단순화하여 Tensor의 값을 직접 결정할 수 있게 해줍니다.

지연 실행 및 세션 관리

TensorFlow 1.x는 지연 실행 패러다임을 고수하므로 즉각적인 평가 없이 복잡한 표현식을 효율적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 백엔드에서 실행을 최적화하고 병렬 처리를 활용하며 가능한 경우 GPU를 활용할 수 있습니다.

평가 프로세스를 더욱 간소화하기 위해 TensorFlow는 tf.InteractiveSession 클래스를 제공합니다. 이 클래스는 프로그램 시작 시 자동으로 세션을 시작하여 쉘 또는 IPython 노트북과 같은 대화형 환경에 대한 Tensor.eval() 호출을 간소화합니다.

추가 방법

또는 tf.print()를 사용하여 Tensor의 값을 명시적으로 검색하지 않고도 표시할 수 있습니다. 하지만 이 메서드는 Session.run() 메서드나 제어 종속성 사양을 통한 명시적인 실행이 필요합니다.

효율적으로 계산 가능한 값을 가진 상수 Tensor의 경우 tf.get_static_value()에서 상수 값을 검색할 수 있습니다.

위 내용은 TensorFlow에서 Tensor의 값에 어떻게 액세스합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!