Метод numpy
Метод numpy класса Tensor возвращает
значение тензора в виде массива NumPy.
Метод не принимает параметров и доступен только
для тензоров, которые уже были вычислены (не находятся
в графе вычислений). Если тензор является результатом
отложенного вычисления, перед вызовом метода
его необходимо выполнить.
Синтаксис
t.numpy()
Пример
Давайте создадим тензор из списка чисел
1, 2, 3, 4, 5
и преобразуем его в массив NumPy:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = t.numpy()
print(res)
print(type(res))
Результат выполнения кода:
[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
Пример
Давайте создадим двумерный тензор и преобразуем его в массив NumPy:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = t.numpy()
print(res)
print(res.shape)
Результат выполнения кода:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2, 3)
Пример
Давайте создадим тензор с типом float32
и преобразуем его в массив NumPy:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = t.numpy()
print(res)
print(res.dtype)
Результат выполнения кода:
[1. 2. 3. 4. 5.]
float32
Пример
Давайте создадим тензор из строки и преобразуем его в массив NumPy:
import tensorflow as tf
t = tf.constant('abcde')
res = t.numpy()
print(res)
print(type(res))
Результат выполнения кода:
b'abcde'
<class 'bytes'>
Обратите внимание, что для строковых тензоров
метод numpy возвращает байтовую строку,
а не массив NumPy.
