如何将张量转换为相同维数的Numpy数组？
如何将张量转换为相同维数的Numpy数组？
提问于 2019-05-28 18:21:55
我正在尝试将形状为(253,223)的图像的张量转换为相同大小的numpy数组，以便我可以绘制图像。我看过文档，他们建议我使用eval函数，如下所示
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
print(type(tf.constant([img1]).eval()))但它会抛出错误“当期望单个张量时抛出张量列表”。
这里类型(Img1)是<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>，形状是(253,223)。使用keras
tf.keras.backend.eval(x)它抛出
InvalidArgumentError:节点的输入长度为56419，不是4的倍数，浮点数的大小为[{{ DecodeRaw DecodeRaw}}]错误。
如何将给定的张量转换为相同维数的numpy数组？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-28 19:29:49
Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
>>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3]))))
或者：
>>> sess = tf.InteractiveSession()
print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
<class 'numpy.ndarray'>页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56340053
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