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

要将张量转换回numpy数组，只需在转换后的张量上运行.eval()。

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)。

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!

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

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)