TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化(支持tf1.x-tf2.x)
TF 1.x版本
有时候解决起来很简单,就是错误比较难找到,所以我推荐的方法为将数据进行显式的转化。
- Numpy2Tensor
虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换:
| data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) |
- Tensor2Numpy
网络输出的结果仍为Tensor,当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误。解决方法:
| with tf.Session() as sess: |
| data_numpy = data_tensor.eval() |
TF 2.x版本
- Numpy2Tensor(与1.x版本相同)
虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换:
| data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) |
- Tensor2Numpy
由于2.x版本取消了session机制,开发人员可以直接执行 .numpy()方法转换tensor:
| data_numpy = data_tensor.numpy() |
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2022-07-04 计算机网络