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tensor和numpy的互相轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)示例

 更新時(shí)間:2019年08月02日 10:22:08   作者:L~花海  
這篇文章主要介紹了tensor和numpy的互相轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

要對(duì)tensor進(jìn)行操作,需要先啟動(dòng)一個(gè)Session,否則,我們無法對(duì)一個(gè)tensor比如一個(gè)tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作,所以如果將它轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組就好處理了。下面一個(gè)小程序講述了將tensor轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組,以及又重新還原為tensor:

import tensorflow as tf
img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)
img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)
img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)
sess=tf.Session()
#sess.run(tf.initialize_all_variables())
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print("out1=",type(img))
#轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組
img_numpy=img.eval(session=sess)
print("out2=",type(img_numpy))
#轉(zhuǎn)化為tensor
img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)
print("out2=",type(img_tensor))

輸出:

out1= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
out2= <class 'numpy.ndarray'>
out2= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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