tensor和numpy的互相转换的实现示例

tensor和和numpy的互相转换的实现示例的互相转换的实现示例

主要介绍了tensor和numpy的互相转换的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作

具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操

作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为

tensor：

import tensorflow as tf

img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)

#转化为numpy数组

img_numpy=img.eval(session=sess)

print("out2=",type(img_numpy))

#转化为tensor

img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)

print("out2=",type(img_tensor))

输出：

out1= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

out2= <class 'numpy.ndarray'>

out2= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>