tensor 和 numpy 的互相转换

最新推荐文章于 2025-06-18 16:58:08 发布

L~花海

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分类专栏：深度学习文章标签： session numpy

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本文介绍如何在TensorFlow中将Tensor转换为Numpy数组，并再次将其转换回Tensor的过程。通过具体示例展示了如何使用Session来初始化变量，并执行转换操作。

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

参考资料：好的博客