在没有会话的情况下将tensor转换为numpy
在没有会话的情况下将Tensor转换为NumPy，可以使用TensorFlow的numpy()方法。这个方法可以将Tensor对象转换为NumPy数组，方便进行进一步的处理和分析。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的功能和工具，用于构建和训练各种深度学习模型。TensorFlow中的Tensor是多维数组，可以表示各种数据类型，如图像、文本、声音等。
NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象和相关的计算函数。NumPy数组是在内存中连续存储的数据块，可以高效地进行数值计算和数据处理。
将Tensor转换为NumPy数组的步骤如下：
- 导入TensorFlow和NumPy库：
import tensorflow as tf
import numpy as np- 创建一个Tensor对象：
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])- 使用
numpy()方法将Tensor转换为NumPy数组：
numpy_array = tensor.numpy()现在，numpy_array就是一个NumPy数组，可以像使用任何其他NumPy数组一样对其进行操作和分析。
TensorFlow还提供了其他一些相关的方法和函数，用于在Tensor和NumPy之间进行转换和交互。例如，可以使用tf.convert_to_tensor()方法将NumPy数组转换为Tensor对象。
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我是Tensorflow的新手，最近开始学习它。我在一个音频数据上练习Tensorflow时遇到了这个错误。我在试着播放colab笔记本里的音频。有人能帮我解决这个问题吗？ pip install tensorflow-io
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
audio = tfio.audio.AudioIOTensor('/content/dataset/TrainAudioFiles/0.mp3')
print(audio)
audio_slice = audio[100:]
audio_te
浏览 90提问于2021-08-23得票数 0
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我正在使用Tensorflow和Tensorboard版本1.14。我想从我在培训期间使用保存的数据开始执行一些离线分析。
我无法恢复用描述的方法保存的数据，使用的是tf.train.summary_iterator，它可以恢复标量数据，但不能恢复我用tensor_summary方法保存的数据。
虽然使用对象，我能够恢复我保存的数据，但它作为一个具有以下属性的TensorEvent对象返回：
步骤
wall_time
tensor_proto
tensor_content
问题是，我希望将这些数据转换为numpy数组，TensorEvent对象肯定拥有所需的所有信息(类
浏览 3提问于2019-12-20得票数 4
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在这篇结合的lstm论文中，，他们要求改变一个复张量。
他们在这里提供了代码：
我在尝试在tensorflow中复制这个。以下是我所做的：
# shape: C x F/2
# output = self.permutations: [num_copies x cell_size]
permutations = []
indices = numpy.arange(self._dim / 2) #[1 ,2 ,3 ...64]
for i in range(self._num_copies):
numpy.random.shuffle(indices) #[4, 48, 32, ...6
浏览 2提问于2016-05-05得票数 0
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我已经阅读了tensorflow的指南，这里是，在本指南中使用了模型y= W*x +b的一维示例，之后我尝试为x创建二维。以下是我的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import random as rd
rd.seed(2)
#model is 2*x1 + x2 - 3 = y
def create_data_train():
x_train = np.asarray([[2,3],[6,7],[1,5],[4,6],[10,-1],[0,0],[5,6],
[8,9],[4.5,6.2],[1,1],[0.3,0.2]])
w
浏览 2提问于2017-11-22得票数 0
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我有以下简单的例子：
import tensorflow as tf
tensor1 = tf.constant(value = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
tensor2 = tf.constant(value = [20, 21, 22, 23])
print(tensor1.shape)
print(tensor2.shape)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tensor1, tensor2))
print('Original dataset
浏览 2提问于2020-10-24得票数 0
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如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？ 与numpy相关的示例： import numpy as np
mylist = ["this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorch中： torch.tensor(mylist) 返回： ------------
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
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我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
我已经开始使用TensorFlow 2.0，并且在一个方面有一些不确定性。
假设我有这个用例:在使用tf.data.Dataset摄取数据时，我想对一些图像应用一些特定的增强操作。但是，我使用的外部库需要，即映像是一个numpy数组，不是张量。
当使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()时，流动的数据需要类型张量。具体例子：
def my_function(tensor_image):
print(tensor_image.numpy()
return
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(ten
浏览 15提问于2019-12-27得票数 7
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我正在编写自定义数据集，但数据中心不返回正确的目标张量。
在标签是010的地方，我得到了10。
在转换为int之前，我要将标签转换为tensor。
y_label = torch.tensor(int(self.annotations.iloc[index, 1]))
迭代数据挖掘器：
Batch idx 0, data shape torch.Size([1, 1, 56, 128, 128]), target shape torch.Size([1])
tensor([1])
Batch idx 1, data shape torch.Size([1, 1, 56, 128, 128]
浏览 5提问于2020-05-10得票数 0
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我搜索numpy.numpy()并尝试用.np()替换.numpy()，因为numpy已经导入为np这里：Tensorflow教程
但是使用`.np()会返回一个错误。
在“建立培训实例和目标”一节中，有：
# Create training examples / targets
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) #slices text_as_int into elements for dataset
print(type(char_dataset))
for i in char_dataset.
浏览 0提问于2019-05-06得票数 0
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我不知道为什么张量的结果都是0。这里有什么问题吗？
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> import math
>>> torch.__version__
'0.4.1'
>>> np.__version__
'1.15.4'
>>> torch.arange(0, 10, 2) *-(math.log(10000.0) / 10)
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
>>&g
浏览 3提问于2018-11-25得票数 5
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我正在尝试将pos_ds数字特征的数据类型从float32更改为float 64，但找不到正确的方法。有什么建议吗。我使用的是tensorflow 2.2。
def make_ds(features, labels):
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))#.cache()
ds = ds.shuffle(BUFFER_SIZE).repeat()
return ds
neg_ds = make_ds(neg_features, neg_labels)
pos_ds = ma
浏览 1提问于2020-08-07得票数 1
我正在使用ml引擎进行在线预测，并且已经成功地部署了模型。当我使用gcloud预测命令时：
gcloud ml-engine predict --model fastercnn --version v5 --json-instances input.json
它给出了所需的预测。然而，当我使用python google客户端时，它给出了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "predict.py", line 55, in <module>
prediction = predict_json('
浏览 11提问于2019-11-06得票数 0
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我正在使用Tensorflow对象检测api使用我自己的数据集来训练我自己的对象检测。我的问题是，预测每个图像大约需要25-30秒。这包括读取图像和绘制边界框。我在NVIDIA的K80图形处理器上运行，它有一个内核。有什么建议可以让这个过程更快吗？我基本上采用了Object Detection api中的预测脚本。
下面是我用来做预测的两个函数：
def predict_image(TEST_IMAGE_PATHS, PATH_TO_CKPT, category_index, save_path):
detection_graph = load_detection_graph(PATH
浏览 2提问于2018-04-12得票数 2
我试图在TensorFlow tutorial here上运行完全相同的代码。 当我说到行的时候： predictions = model(x_train[:1]).numpy() 我得到了错误： 'numpy.ndarray'对象没有属性'get_shape' 我在here上看到有人遇到了类似的问题，所以我把这一行改为： predictions = model(tf.convert_to_tensor(x_train[:1])).numpy() 我得到了错误： 'MatMul' Op的输入'b'的类型float32与参数
浏览 31提问于2020-04-28得票数 0
我想把Tensorflow张量转换成一个numpy数组。我的代码如下：
t = tf.gather_nd(angle, [1,1]) # extract row 1, column 1 element of angle tensor
t = t.numpy() # convert tensor t to numpy array
其结果是：
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
我尝试过不同的建议，比如尝试不同的Tensorflow版本(2.0,2.2,2.7)，以及使用tf.compa
浏览 32提问于2022-04-02得票数 0
我目前正在做一个用tensorflow和keras实现的神经网络，我需要做的是调用一个我不能重新实现的函数，它在numpy数组上工作，而不是在张量上工作，我的第一个想法是像这样调用.numpy
def loss_gi(y_true, y_pred): # <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
x = gamma(np.squeeze(y_true.numpy() , axis=0), np.squeeze(y_pred.numpy() , axis=0))
return np.nansum(x)
浏览 3提问于2020-11-12得票数 0
我是TensorFlow的新手，我正在尝试用Keras创建一个分类器。我的训练数据被分成两个文件:一个是训练样本，每个样本是64个浮点数的向量-第二个是标签，每个标签是范围(0，..，SIZE)内的一个int (大小为100)，它描述了一个类。
这两个文件都很大，我无法将它们放入内存，所以我使用了tf.Dataset。我创建了两个数据集(一个用于特征，另一个用于标签)，并使用tf.data.Dataset.zip()合并它们。然而，在训练期间，我遇到了"IndexError: list index out of range“错误。但是当我打印输入数据时，它看起来没有问题。代码如下：
m
浏览 16提问于2019-07-05得票数 0
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1回答
我正在尝试实现一个声音处理神经网络的深度梦想，并不断遇到与符号张量处理相关的问题，这似乎是我无法回避的。
我将问题缩小到这样一个事实:当函数用@tf.function修饰时，传递给它们的张量被作为符号张量处理，这些张量似乎不像“常规”张量那样共享相同的属性，并且不能被强制转换到其他类中。
以下是上述问题的最小可重现示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
print(np.__version__)
print(tf.__version__)
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
x = np.ran
浏览 254提问于2021-05-21得票数 1
我已经从复制了过去的代码，下面的代码处理mnist时尚数据集，但mine.This给了我一个很长的warning.Please，告诉我数据集 的问题是什么
这里x_train是我的数据集：
tf.shape(x_train)
output <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([169,** **28, 28])>
这里，x_train是mnist数据集：
tf.shape(x_train)
output<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([600
浏览 2提问于2022-07-31得票数 1
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下面所有可复制的代码都在Google上运行，TF-2.2.0-Rc2。
调整来自的简单示例，以便从简单的Python列表创建数据集：
import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.__version__
# '2.2.0-rc2'
np.version.version
# '1.18.2'
dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset1:
print(element)
print(type
浏览 1提问于2020-04-09得票数 5
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我正在尝试在PyTorch中执行多个矩阵的矩阵乘法，并想知道在PyTorch中numpy.linalg.multi_dot()的等价物是什么？ 如果没有，那么在PyTorch中下一个最好的方法是什么(就速度和内存而言)？ 代码： import numpy as np
import torch
A = np.random.rand(3, 3)
B = np.random.rand(3, 3)
C = np.random.rand(3, 3)
results = np.linalg.multi_dot(A, B, C)
A_tsr = torch.tensor(A)
B_tsr = tor
浏览 27提问于2020-10-25得票数 1
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我正在尝试将"KerasTensor“转换为numpy数组。我已经尝试过将KerasTensor转换为tf.Tensor (没有运气)。我还尝试过使用tensor.numpy()、tensor.eval()和keras.backend.eval(张量)--所有这些都不起作用。尝试".numpy()“和".eval()”将得到AttributeError：'KerasTensor‘对象没有属性'numpy’错误。如何将提取的KerasTensor转换为numpy数组或EagerTensor，以便可以使用.numpy()方法？
Tensorflow版本: 2
浏览 4提问于2022-02-22得票数 0
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如何将torch.Tensor (在GPU上)转换为numpy.ndarray (在CPU上)？
浏览 0提问于2018-11-25得票数 12
ValueError:张量转换请求d型float32：‘张量(“嵌入_1/随机均匀:0”，shape=(4518，1)，dtype=float32)'
File "C:\PythonProjects\combined\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1050, in convert_to_tensor as_ref=False):
@tf_export("convert_to_tensor")
def convert_to_tensor(value, dt
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
2回答
有谁能向我解释一下以下的行为吗？
import torch
import numpy as np
z = torch.tensor(np.array([1., 1.]), requires_grad=True).float()
def pre_main(z):
return z * 3.0
x = pre_main(z)
x.backward(torch.tensor([1., 1.]))
print(z.grad)
指纹：
None
同时：
import torch
import numpy as np
z = torch.tensor([1., 1.], requir
浏览 2提问于2021-01-01得票数 2
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在处理一些tensorflow代码(v1.13.1)时，我注意到了这种微妙之处：
tf.enable_eager_execution()
for n in Dataset.from_tensor_slices(([1, 2], [3, 4])).make_one_shot_iterator():
print(n)
#
# prints:
# (<tf.Tensor: id=8, shape=(), dtype=int32, numpy=1>, <tf.Tensor: id=9, shape=(), dtype=int32, numpy=3>)
# (<t
浏览 0提问于2019-04-28得票数 2
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我构建了一个网络，它返回与输入相同大小的numpy数组。然而，这个网络非常慢，需要10秒以上的时间来处理12张图像。
当我使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()时，同样的网络在不到0.1秒的时间内处理12张图像。但是，现在网络返回的张量不能转换为numpy数组。这是我执行print(output)时网络的输出
Tensor("mul_20:0", shape=(12, 224, 224, 3), dtype=float32)
我尝试了output.numpy()，得到了以下错误：
AttributeError: 'Tensor&
浏览 309提问于2020-03-05得票数 2
例如，我有一个变量z = [1, 3, None, 5, 6]
我想做的是：torch.tensor(z)
然后得到如下内容：
torch.tensor([1,3, None, 5,6], dtype=torch.float)
胡佛，这样的企图会引起错误。
TypeError:必须是实数，而不是NoneType
有没有办法将这样的列表转换为torch.tensor？
我不想用其他的东西来推测这个None值。Numpy数组能够转换这样的列表np.array([1, 3, None, 5, 6])，但我也不喜欢来回转换变量。
浏览 1提问于2019-06-05得票数 3
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因此，我有这样的代码，它将一批张量中的每个元素与除自身之外的每个其他元素相乘。代码可以工作，但对于更大的批处理大小，它会变得非常慢(理想情况下，我希望能够在批处理大小达到1000或更多的情况下使用它，但即使是几百个批处理大小也是可以的)。当使用PyTorch自动分级系统和大批量(如50或更大)时，它基本上会冻结。 我需要帮助使代码更快和更有效率，同时仍然获得相同的输出。任何帮助都将不胜感激！ import torch
tensor = torch.randn(50, 512, 512)
batch_size = tensor.size(0)
list1 = []
for i in ran
浏览 17提问于2021-05-09得票数 1
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2回答
加速目标检测的预测
、、、、
我正努力为我的预测得到好的FPS。我正在特斯拉K80上运行我的预测，我想至少将我的预测速度提高20倍。
def load_detection_graph(PATH_TO_CKPT):
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
od_graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
serialized_g
浏览 1提问于2018-05-10得票数 1
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在2D矩阵上，如果没有指定轴，numpy的np.transpose(矩阵)和np.matrix.transpose()在功能上有区别吗？
另外，有没有人可以尝试直观地解释一下axes规范是如何工作的？
谢谢!
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
我已经在tensorflow中创建了一个OP，对于某些处理，我需要将我的数据从张量对象转换为numpy数组。我知道我们可以使用tf.eval()或sess.run来计算任何张量对象。我真正想知道的是，有没有办法在不运行任何会话的情况下将张量转换为数组，这样我们就可以避免使用.eval()或.run()。
任何帮助都是非常感谢的！
def tensor_to_array(tensor1):
'''Convert tensor object to numpy array'''
array1 = SESS.run(tensor1) **
浏览 6提问于2018-09-07得票数 8
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3回答
我有张张表：
[tensor([[0.4839, 0.3282, 0.1773, ..., 0.2931, 1.2194, 1.3533],
[0.4395, 0.3462, 0.1832, ..., 0.7184, 0.4948, 0.3998]],
device='cuda:0'),
tensor([[1.0586, 0.2390, 0.2315, ..., 0.9662, 0.1495, 0.7092],
[0.6403, 0.0527, 0.1832, ..., 0.1467, 0.8238, 0.4422]],
浏览 1提问于2021-10-26得票数 0
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2回答
当使用keras模型进行预测时，我得到以下错误 AttributeError：“Tensor”对象没有“”ndim“”属性“” 原因是权重是numpy数组，而不是张量。 那么如何将numpy数组转换为keras张量呢？
浏览 125提问于2018-10-15得票数 15
我有一个自定义的keras层，它使用一个固定的权重矩阵。我想知道如何在tensorflow中使用keras API来处理这个固定权重矩阵。特别是，既然K.constant提供了更多的灵活性(例如，我可以将Layer.set_weights与后者一起使用)，我为什么还要使用self.add_weights(trainable=False)呢？
具体地说，在build方法中，我可以这样做：
class CustomLayer(Layer):
...
def build(self, input_shape):
self.fixed_t
浏览 14提问于2019-11-11得票数 4
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我可以使用tensorflow2中的tf.make_tensor_proto将张量转换为ndarray，如下所示
action=tf.Variable([20.,10.,6.,9.],dtype=tf.float64)
bound=tf.Variable([10,20,5,10],dtype=tf.float64)
mask=tf.greater(bound, action )
proto_tensor=tf.make_tensor_proto(mask)
ndarry=tf.make_ndarray(proto_tensor)
print(ndarry)
这可以输出ndarry类型的[Fal
浏览 3提问于2020-08-16得票数 0
我正在PyTorch上工作，目前我遇到了一个问题，我不知道如何用火炬/numpy的方式来解决这个问题。例如，假设我有三个PyTorch张量
import torch
import numpy as np
indices = torch.from_numpy(np.array([[2, 1, 3, 0], [1, 0, 3, 2]]))
flags = torch.from_numpy(np.array([[False, False, False, True], [False, False, True, True]]))
tensor = torch.from_numpy(np.array([
浏览 2提问于2019-10-10得票数 1
回答已采纳
2回答
最近，我做了一个实验，实验中有卷积和转位卷积。我注意到在nn.ConvTranspose2d API中(我还没有尝试使用普通的卷积API )，您可以指定一个比内核大小更大的步幅，卷积仍然可以工作。
这个案子发生了什么？我很困惑，因为如果步幅大于内核，这就意味着输入图像中的一些像素不会被转换。那他们会怎么样？
我有以下片段，在其中手动设置nn.ConvTranspose2d层的权重：
IN = 1
OUT = 1
KERNEL_SIZE = 2
proof_conv = nn.ConvTranspose2d(IN, OUT, kernel_size=KERNEL_SIZE, stride=4)
浏览 16提问于2022-07-03得票数 1
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我已经成功地通过了，它解释了如何重新训练启动-v3模型，后来成功地重新训练了相同的模型，以便为特定的目的训练模型。
然而，与其他简单的模型相比，该模型是复杂和缓慢的，比如inception v1，它的准确性足以满足某些任务的需要。具体来说，我想重新训练这个模型，以便在Android上使用它，而且理想情况下，在速度方面的性能应该可以与原始的相媲美。无论如何，我尝试用中的以下修改重新训练retrain.py中的inception v1模型：
BOTTLENECK_TENSOR_NAME = 'avgpool0/reshape:0'
BOTTLENECK_TENSOR_SIZE =
浏览 2提问于2016-10-27得票数 1
2回答
我计划做一个保费预报器，根据性别，性别，体重指数等多个因素预测你的保险费。(总共6个)我有数据，但我不知道如何向它提供多个数组。这是代码-
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
import pandas as pd
a=0
file=pd.read_csv(r"""C:\Users\lavni\OneDrive\Desktop\proj.csv""",sep=',')
Age=pd.DataFrame(file,column
浏览 0提问于2020-09-14得票数 1
我最近在Tensorflow中训练了一个对象检测模型，但是由于某种原因，有些图像具有与python签名不兼容的输入张量。这是我在google中运行的用于推断的代码：
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') # Suppress Matplotlib warnings
def load_image_into_numpy_array(path):
""
浏览 2提问于2021-02-25得票数 2
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1回答
我有一个张量列表
[some_function(x) for x in something]
这个列表就会变成这样
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'I have gone and you will go'>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'we will go'>]
但我想要一个像这样的东西
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'I have
浏览 0提问于2021-04-12得票数 1
1回答
如问题所示，我想计算矩阵行的梯度。代码：
import numpy.random as rng
import theano.tensor as T
from theano import function
t_x = T.matrix('X')
t_w = T.matrix('W')
t_y = T.dot(t_x, t_w.T)
t_g = T.grad(t_y[0,0], t_x[0]) # my wish, but DisconnectedInputError
t_g = T.grad(t_y[0,0], t_x) # no problem
浏览 3提问于2017-05-18得票数 0
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我目前正在使用PyTorch框架，并试图理解外部代码。我有一个索引问题，想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。
但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。
我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样：
[
tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
回答已采纳
我有如下所示的火炬张量清单：
data = [[tensor([0, 0, 0]), tensor([1, 2, 3])],
[tensor([0, 0, 0]), tensor([4, 5, 6])]]
现在这只是一个样本数据，实际的数据相当大，但结构是相似的。
问题：--我想提取tensor([1, 2, 3])，tensor([4, 5, 6])，即从data提取索引1张量到numpy数组或扁平形式的列表。
预期输出：
out = array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
或
out = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
我尝试过几种方法，一种包括map函
浏览 4提问于2021-05-26得票数 1
回答已采纳
我正在尝试训练一个简单的RNN模型，它的目标很简单，不管输入是什么，输出都匹配一个固定的向量
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
浏览 4提问于2018-03-06得票数 0
回答已采纳
我有tuple numpy (使用len 4,5,6或更多)，如何将tuple numpy转换为tuple tensor，输入如下： import tensorflow as tf
import numpy as np
a = np.array([[20, 20], [40, 40]], dtype=np.int32)
b = np.array([[20, 20, 20], [40, 40, 40], [60, 60, 60]], dtype=np.int32)
c = np.array([[20, 20], [40, 40]], dtype=np.int32)
d = np.array([
浏览 667提问于2020-08-21得票数 0
我有一个实时的应用程序，在那里，我试图对来自提要的图像进行分类。classify_images示例有：
image_data = tf.gfile.FastGFile(image, 'rb').read()
#...
with tf.Session() as sess:
predictions = sess.run(softmax_tensor,
{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
其中image是图像文件的路径。但是，我不是从文件中读取图像，而是以numpy数组的形式接收它们。在先前获取的图像上
浏览 2提问于2016-11-15得票数 2
回答已采纳
我试图使用numpy.asarray(tensor)将张量转换为ndarray。然后，我计划使用PIL将这个ndarray转换成一个可下载的映像。但是，由于我在TPU上运行这段代码，它被阻塞了numpy转换，无法继续执行PIL步骤。有没有任何方法可以直接将张量转换成图像，而不转换为ndarray？
浏览 3提问于2022-01-08得票数 1
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