TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
Para crear una array numpy a partir de Tensor, Tensor se convierte primero en un prototensor.
Método utilizado:
- make_ndarray: este método acepta un TensorProto como entrada y devuelve una array numpy con el mismo contenido que TensorProto.
Ejemplo 1:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing Input value = tf.constant([1, 15, 10], dtype = tf.float64) # Printing the Input print("Value: ", value) # Converting Tensor to TensorProto proto = tf.make_tensor_proto(value) # Generating numpy array res = tf.make_ndarray(proto) # Printing the resulting numpy array print("Result: ", res)
Producción:
Value: tf.Tensor([ 1. 15. 10.], shape=(3, ), dtype=float64) Result: [ 1. 15. 10.]
Ejemplo 2: este ejemplo usa un tensor con forma (2, 2) por lo que la forma de la array resultante será (2, 2).
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing Input value = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype = tf.float64) # Printing the Input print("Value: ", value) # Converting Tensor to TensorProto proto = tf.make_tensor_proto(value) # Generating numpy array res = tf.make_ndarray(proto) # Printing the resulting numpy array print("Result: ", res)
Producción:
Value: tf.Tensor( [[1. 2.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64) Result: [[1. 2.] [3. 4.]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA