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

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)

一个简单的例子是，

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    a=tf.random_normal([2,3],0.0,1.0,dtype=tf.float32)  #sampling from a std normal
    print(type(a))
    #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
    tf.InteractiveSession()  # run an interactive session in Tf.

n 现在如果我们想把这个张量a转换成一个numpy数组

    a_np=a.eval()
    print(type(a_np))
    #<class 'numpy.ndarray'>

就这么简单!

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)。

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