TensorFlow 1.倍

文件夹特遣部队。1、只需使用以下命令:

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)
out = tf.multiply(a, b)
out.eval(session=tf.Session())

输出将是:

# array([[ 2,  6],
#       [12, 20]], dtype=int32)

为了这个命令，我找了好几天。

这对我来说在任何会议之外或类似的事情都很有效。

# you get an array = your tensor.eval(session=tf.compat.v1.Session())
an_array = a_tensor.eval(session=tf.compat.v1.Session())

https://kite.com/python/answers/how-to-convert-a-tensorflow-tensor-to-a-numpy-array-in-python

也许你可以试试这个方法:

import tensorflow as tf
W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
array = W1.eval(sess)
print (array)

TensorFlow 2.倍

Eager Execution在默认情况下是启用的，所以只需在Tensor对象上调用.numpy()即可。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)

a.numpy()
# array([[1, 2],
#        [3, 4]], dtype=int32)

b.numpy()
# array([[2, 3],
#        [4, 5]], dtype=int32)

tf.multiply(a, b).numpy()
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)

更多信息请参见NumPy兼容性。值得注意的是(从文档中)，

Numpy数组可以和Tensor对象共享一个内存。其中一个的任何变化都可能反映在另一个中。

大胆强调我的。可能返回副本，也可能不返回，这是基于数据是在CPU还是GPU中的实现细节(在后一种情况下，必须从GPU复制到主机内存)。

但为什么我得到AttributeError: 'Tensor'对象没有属性'numpy'? 很多人都对这个问题发表了评论，有几个可能的原因:

TF 2.0没有正确安装(在这种情况下，请尝试重新安装)，或者 已经安装了TF 2.0，但是由于某种原因禁用了快速执行。在这种情况下，调用tf. compatat .v1.enable_eager_execution()来启用它，或参见下文。

如果禁用了Eager Execution，你可以构建一个图，然后通过tf. compatat .v1. session运行它:

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)
out = tf.multiply(a, b)

out.eval(session=tf.compat.v1.Session())    
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)

请参见TF 2.0符号映射，了解旧API到新API的映射。

您可以使用keras后端函数。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import backend 

sess = backend.get_session()
array = sess.run(< Tensor >)

print(type(array))

<class 'numpy.ndarray'>

我希望这能有所帮助!

任何由Session.run或eval返回的张量都是NumPy数组。

>>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3]))))
<class 'numpy.ndarray'>

Or:

>>> sess = tf.InteractiveSession()
>>> print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
<class 'numpy.ndarray'>

或者,相当于:

>>> sess = tf.Session()
>>> with sess.as_default():
>>>    print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
<class 'numpy.ndarray'>

EDIT: Session.run或eval()返回的张量不是NumPy数组。例如，稀疏张量返回为SparseTensorValue:

>>> print(type(tf.Session().run(tf.SparseTensor([[0, 0]],[1],[1,2]))))
<class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensorValue'>