当使用Tensorflow与Python绑定时,如何将一个张量转换为numpy数组?
当前回答
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。
其他回答
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。
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!
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
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
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