Метод numpy класса Variable

Метод numpy класса Variable возвращает текущее значение переменной в виде массива NumPy. Метод не принимает параметров и доступен только для переменных, расположенных на CPU. Если переменная находится на GPU, предварительно нужно скопировать ее на CPU. Метод удобен, когда требуется передать значение переменной в код, работающий с NumPy, или просто посмотреть содержимое переменной в привычном формате.

Синтаксис

v.numpy()

Пример

Давайте создадим переменную из списка чисел и получим ее значение в виде массива NumPy:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
res = v.numpy()
print(res)
print(type(res))

Результат выполнения кода:

[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>

Пример

Давайте создадим переменную с типом float32 и получим ее значение:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = v.numpy()
print(res)
print(res.dtype)

Результат выполнения кода:

[1. 2. 3. 4. 5.]
float32

Пример

Давайте создадим двумерную переменную и получим ее значение в виде массива NumPy:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = v.numpy()
print(res)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

Пример

Давайте изменим значение переменной и снова получим его в виде массива NumPy:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
v.assign([10, 20, 30, 40, 50])
res = v.numpy()
print(res)

Результат выполнения кода:

[10 20 30 40 50]

Смотрите также

класс Variable,
который создает переменную TensorFlow
метод value,
который возвращает значение переменной в виде тензора
метод read_value,
который возвращает значение переменной в текущем контексте
атрибут shape,
который хранит форму переменной