如何在不使用eval或sess.run()的情况下将张量转换为Numpy ndarray？
我需要将一个张量传递到feed dictionary中，而我已经有一个正在运行的会话。
Tensorflow：将张量转换为numpy数组，无需使用.eval()或sess.run()
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- araman
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将Tensor视为计算图中的占位符，它没有值，因此您不能将其直接转换为Numpy数组。但是，您可以使用eval或run“查询”在计算中流向它的值。您究竟想要实现什么？可能有更好的方法来完成它。 - Avishkar Bhoopchand
3个回答
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你说“已经有一个会话正在运行”这一事实暗示了你对sess.run()的实际作用存在误解。
如果你已经初始化了一个tf.Session()，那么你应该能够使用它来通过sess.run()获取任何张量。如果你需要获取一个变量或常量张量，这非常简单。
value = sess.run(tensor_to_retrieve)
如果张量是占位张量上的操作结果，您需要使用feed_dict传入它们。
value = sess.run(tensor, feed_dict={input_placeholder: input_value})
没有任何限制阻止您调用sess.run()多次。
- jasekp
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@jasekp的回答帮了我很多。在表示（对抗性）图像的张量特定情况下，我面临了张量->数组转换的问题。
我认为我的问题/答案（here）可能是这个具体情况的有用示例，或者可以帮助新手更好地理解@jasekp的答案。
我的示例还涵盖了matplotlib图像可视化部分，但这是OT。
- Fabiano Tarlao
-3
.numpy()会将张量转换为数组。
- Suresh Subramaniam
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// 这是一个注释，不是答案 - Bruce
1".numpy()仅适用于急切张量而不是普通张量。" - Syed Alam Abbas
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