Tensorflow 提供了使用張量的靈活性，必要時可以將其轉換為 Numpy 數組。理解這種轉換對於彌合這兩種強大資料結構之間的差距至關重要。
在 TensorFlow 2.x 中，預設啟用急切執行。要將張量轉換為 Numpy 數組，只需在張量物件上呼叫 .numpy() 方法即可。
<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>
如果禁用急切執行，可以建立一個圖表並透過 TensorFlow 會話運行它來實現轉換。
<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>
值得注意的是，Numpy 陣列可能與張量物件共享記憶體。其中一個方面的任何變化都可能反映在另一個方面。因此，在修改張量或 Numpy 數組時最好小心謹慎。
以上是如何將 TensorFlow 張量轉換為 NumPy 陣列？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
