张量流–如何从张量
创建数组
原文:https://www . geesforgeks . org/tensorflow-how-create-a-numpy-ndarray-from-a-tensor/
TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
为了从张量创建 numpy 数组，首先将张量转换为原张量。
使用的方法:
- make_ndarray: 此方法接受一个 TensorProto 作为输入，并返回一个 numpy 数组，其内容与 TensorProto 相同。
例 1:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing Input
value = tf.constant([1, 15, 10], dtype = tf.float64)
# Printing the Input
print("Value: ", value)
# Converting Tensor to TensorProto
proto = tf.make_tensor_proto(value)
# Generating numpy array
res = tf.make_ndarray(proto)
# Printing the resulting numpy array
print("Result: ", res)
输出:
Value: tf.Tensor([ 1\. 15\. 10.], shape=(3, ), dtype=float64)
Result: [ 1\. 15\. 10.]
示例 2: 本示例使用形状为(2，2)的张量，因此生成的数组的形状将为(2，2)。
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing Input
value = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype = tf.float64)
# Printing the Input
print("Value: ", value)
# Converting Tensor to TensorProto
proto = tf.make_tensor_proto(value)
# Generating numpy array
res = tf.make_ndarray(proto)
# Printing the resulting numpy array
print("Result: ", res)
输出:
Value: tf.Tensor(
[[1\. 2.]
[3\. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result: [[1\. 2.]
[3\. 4.]]
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