Функция make_ndarray
Функция make_ndarray преобразует тензор TensorFlow
в массив NumPy. Первым параметром функция принимает
тензор или объект, который можно преобразовать в тензор.
Вторым параметром можно передать имя, которое будет
использовано при создании массива. Функция возвращает
массив NumPy с теми же значениями и формой, что и
исходный тензор.
Функция полезна, когда нужно передать данные тензора в библиотеки, работающие с NumPy, или когда требуется получить доступ к значениям тензора за пределами графа вычислений TensorFlow.
Синтаксис
tf.make_ndarray(tensor, name=None)
Пример
Давайте создадим тензор из списка чисел
1, 2, 3, 4, 5
и преобразуем его в массив NumPy:
import tensorflow as tf
import numpy as np
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.make_ndarray(t)
print(res)
print(type(res))
Результат выполнения кода:
[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
Пример
Давайте преобразуем двумерный тензор в массив NumPy и проверим его форму:
import tensorflow as tf
import numpy as np
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.make_ndarray(t)
print(res)
print(res.shape)
Результат выполнения кода:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2, 3)
Пример
Давайте преобразуем тензор с типом float32
в массив NumPy:
Результат выполнения кода:
[1. 2. 3. 4. 5.]
float32
Смотрите также
-
функцию
constant,
которая создает тензор из переданных данных -
функцию
convert_to_tensor,
которая преобразует данные в тензор -
функцию
make_tensor_proto,
которая создает прототип тензора -
функцию
shape,
которая возвращает форму тензора
