numpy转torch.tensor_tensorflow numpy

numpy转torch.tensor_tensorflow numpy要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:importtensorflowastfimg1=tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE稳定放心使用

要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为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))

#转化为numpy数组

img_numpy=img.eval(session=sess)

print(“out2=”,type(img_numpy))

#转化为tensor

img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)

print(“out2=”,type(img_tensor))

输出:

out1=

out2=

out2=

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/184026.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号