[PYTHON] TensorFlow에서 텐서를 수적으로 배열로 변환하려면 어떻게해야합니까?

TensorFlow에서 텐서를 수적으로 배열로 변환하려면 어떻게해야합니까?

파이썬 바인딩을 사용하여 Tensorflow를 사용할 때 텐서를 numpy 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까?

해결법

1. ==============================

   1.Session.run 또는 eval에 의해 반환되는 텐서는 모두 NumPy 배열입니다.

   Session.run 또는 eval에 의해 반환되는 텐서는 모두 NumPy 배열입니다.

   >>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3]))))
   <class 'numpy.ndarray'>
   

   또는:

   >>> sess = tf.InteractiveSession()
   >>> print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
   <class 'numpy.ndarray'>
   

   또는, 동등하게 :

   >>> sess = tf.Session()
   >>> with sess.as_default():
   >>>    print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
   <class 'numpy.ndarray'>
   

   편집 : 어떤 텐서 Session.run에 의해 반환 된 또는 eval () NumPy 배열입니다. SparseTensors는 예를 들어 SparseTensorValue로 반환됩니다.

   >>> print(type(tf.Session().run(tf.SparseTensor([[0, 0]],[1],[1,2]))))
   <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensorValue'>
   

2. ==============================

   2.텐서에서 numpy 배열로 다시 변환하려면 변환 된 텐서에서 .eval ()을 간단히 수행하면됩니다.

   텐서에서 numpy 배열로 다시 변환하려면 변환 된 텐서에서 .eval ()을 간단히 수행하면됩니다.

3. ==============================

   3.당신은 다음을해야합니다 :

   당신은 다음을해야합니다 :

   암호:

   import tensorflow as tf
   import matplotlib.pyplot as plt
   import PIL
   
   ...
   
   image_tensor = <your decoded image tensor>
   jpeg_bin_tensor = tf.image.encode_jpeg(image_tensor)
   
   with tf.Session() as sess:
       # display encoded back to image data
       jpeg_bin = sess.run(jpeg_bin_tensor)
       jpeg_str = StringIO.StringIO(jpeg_bin)
       jpeg_image = PIL.Image.open(jpeg_str)
       plt.imshow(jpeg_image)
   

   이것은 나를 위해 일했다. 당신은 ipython 노트북에서 그것을 시도 할 수 있습니다. 다음 줄을 추가하는 것을 잊지 마십시오.

   %matplotlib inline
   

4. ==============================

   4.어쩌면이 방법을 시도해 볼 수 있습니다.

   어쩌면이 방법을 시도해 볼 수 있습니다.

   import tensorflow as tf
   W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
   init = tf.global_variables_initializer()
   sess = tf.Session()
   sess.run(init)
   array = W1.eval(sess)
   print (array)
   

5. ==============================

   5.나는 cleverhans 라이브러리 / 튜토리얼에서 얻은 (득립자) 이미지를 나타내는 텐서의 특정한 경우에 텐서 -> ndarray 변환을 직면하고 해결했습니다.

   나는 cleverhans 라이브러리 / 튜토리얼에서 얻은 (득립자) 이미지를 나타내는 텐서의 특정한 경우에 텐서 -> ndarray 변환을 직면하고 해결했습니다.

   내 질문 / 답변 (여기)이 다른 경우에도 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

   나는 TensorFlow에 익숙하지 않다. 내 경험적 결론이다.

   tensor.eval () 메서드는 성공하기 위해 입력 자리 표시 자의 값을 필요로 할 수도 있습니다. Tensor는 출력 값을 반환하기 위해 입력 값 (feed_dict에 제공됨)이 필요한 함수처럼 작동합니다.

   array_out = tensor.eval(session=sess, feed_dict={x: x_input})
   

   필자의 경우 자리 표시 자 이름은 x이지만 입력 된 자리 표시 자의 올바른 이름을 찾아야한다고 가정합니다. x_input은 입력 데이터를 포함하는 스칼라 값 또는 배열입니다.

   제 경우에는 sess도 제공해야했습니다.

   필자의 예제는 matplotlib 이미지 시각화 부분도 다루지 만, 이것은 구약입니다.

from https://stackoverflow.com/questions/34097281/how-can-i-convert-a-tensor-into-a-numpy-array-in-tensorflow by cc-by-sa and MIT license