• 0

تحويل tensor الي numpy

كيف يمكن تحويل tensor الي numpy array باستخدام tensorflow في بايثون.

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

هناك طريقة سهلة وهي فقط باستخدام  .numpy() لتحويل tensor الي numpy array كالتالي:

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)

a.numpy()
# array([[1, 2],
#        [3, 4]], dtype=int32)

b.numpy()
# array([[2, 3],
#        [4, 5]], dtype=int32)

tf.multiply(a, b).numpy()
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)

اذا لم تعمل هذة الطريقة يمكنك حينها استخدام الدالة التالية:

tf.compat.v1.Session

المثال التالي يوضح الطريقة:

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)
out = tf.multiply(a, b)

out.eval(session=tf.compat.v1.Session())    
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

https://academy.hsoub.com/questions/16284-تحويل-tensor-إلى-مصفوفة-numpy-في-tensorflow؟/#comment-47170

هناك سؤال مشابه له هنا.
فقط استدعي  ()tensor.numpy على ال Tensor object

# tensorflow_version 2.x
# مثال1
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2], [4, 8]])
a = t.numpy()
print(a)
print(type(a))
"""
[[1 2]
 [4 8]]
<class 'numpy.ndarray'>
"""
# مثال 2
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)
a.numpy()
# array([[1, 2],
#        [3, 4]], dtype=int32)
b.numpy()
# array([[2, 3],
#        [4, 5]], dtype=int32)
tf.multiply(a, b).numpy()
# array([[ 2,  6],
#        [12, 20]], dtype=int32)

إذا كانت النسخة هي TensorFlow version 1.x استخدم:

tensor.eval(session=tf.compat.v1.Session())

مثال:

# tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf 
t = tf.constant([[1, 2], [4, 8]])
a = t.eval(session=tf.compat.v1.Session())
print(a)
print(type(a))

أيضاً يجب أن تعلم أنه بمجرد استخدامك لأي عملية من عمليات نمباي على ال tensor سوف تتحول تلقائياً إلى numpy array، في الكود التالي مثلاً ، نقوم أولاً بإنشاء Tensor وتخزينه في متغير t عن طريق إنشاء ثابت Tensor ثم استخدام تابع  الضرب في TensorFlow والناتج هو نوع بيانات Tensor أيضاً . بعد ذلك ، نقوم بإجراء عملية np.add () على Tensor التي تم الحصول عليها من خلال العملية السابقة. وبالتالي ، تكون النتيجة عبارة عن NumPy ndarray حيث تم إجراء التحويل تلقائيًا بواسطة NumPy.

import numpy as np
import tensorflow as tf
#tensor إنشاء كائن
t = tf.constant([[1, 2], [4, 8]])
t = tf.multiply(t, 2)
print(t)
# تطبيق عملية من نمباي
a = np.add(t, 1)
print(a)

 

تمّ تعديل بواسطة Ali Haidar Ahmad
1 شخص أعجب بهذا

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية

يجب أن تكون عضوًا لدينا لتتمكّن من التعليق

انشاء حساب جديد

يستغرق التسجيل بضع ثوان فقط


سجّل حسابًا جديدًا

تسجيل الدخول

تملك حسابا مسجّلا بالفعل؟


سجّل دخولك الآن