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!

我已经面对并解决了张量->ndarray转换在张量表示(对抗)图像的特定情况下，通过cleverhans库/教程获得。

我认为我的问题/答案(在这里)也可能是一个有用的例子，对其他情况。

我是TensorFlow的新手，我的结论是经验的:

看起来为了成功，tensor.eval()方法可能还需要输入占位符的值。 Tensor可以像一个函数一样工作，需要它的输入值(提供给feed_dict)来返回一个输出值，例如:

array_out = tensor.eval(session=sess, feed_dict={x: x_input})

请注意，在我的例子中，占位符的名称是x，但我认为您应该为输入占位符找出正确的名称。 X_input是一个包含输入数据的标量值或数组。

在我的案例中，提供sess也是强制性的。

我的示例还包括matplotlib图像可视化部分，但这是OT。

我成功地把TensorGPU变成了np。数组使用以下 :

np.array(tensor_gpu.as_cpu())

(直接使用TensorGPU只会导致包含TensorGPU的单元素数组)。

你可以用以下方法将tensorflow中的张量转换为numpy数组。

第一: 使用np.array (your_tensor)

第二: 使用your_tensor.numpy

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'>

你需要:

将图像张量以某种格式(jpeg, png)编码为二进制张量 在一个会话中计算(运行)二进制张量 将二进制文件转换为流文件 馈送PIL图像 (可选)使用matplotlib显示图像

代码:

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL

...

image_tensor = <your decoded image tensor>
jpeg_bin_tensor = tf.image.encode_jpeg(image_tensor)

with tf.Session() as sess:
    # display encoded back to image data
    jpeg_bin = sess.run(jpeg_bin_tensor)
    jpeg_str = StringIO.StringIO(jpeg_bin)
    jpeg_image = PIL.Image.open(jpeg_str)
    plt.imshow(jpeg_image)

这对我很管用。你可以在ippython笔记本上试试。别忘了加上下面这行:

%matplotlib inline