tensor与ndarray相互转换

xiaobai_IT_learn

于 2019-10-09 09:24:26 发布

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分类专栏：人工智能文章标签： tensor tensorflow ndarray numpy

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本文探讨了在深度学习中如何进行Tensor与NDArray之间的相互转换，主要关注TensorFlow库和NumPy库的使用，详细介绍了转换的方法和步骤。

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1.tensor和ndarray相互转换

import numpy as np
import tensorflow as tf

ndarray = np.ones([3, 3])
# tf.multiply将ndarrray转换成tensor，将数组乘以后面的值
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
# tf.convert_to_tensor将数组转换成tensor
num = 9
print(tf.convert_to_tensor(num))
# numpy操作会自动将tensor转换成numpy数组
print(np.add(tensor, 1))
# .numpy()方法将Tensor明确转换成numpy数组
print(tensor.numpy())

输出

tf.Tensor（
[[42. 42. 42.]
 [42. 42. 42.]
 [42. 42. 42.]]]，shape=（3，3），dtype = float64）

tf.Tensor(9, shape=(), dtype=int32)

[[43. 43. 43.]
 [43. 43. 43.]
 [43. 43. 43.]]

[[42. 42. 42.]
 [42. 42. 42.]
 [42. 42. 42.]]