tensor转换为list_tensor和numpy的互相转换的实现示例

tensor和numpy的互相转换的实现示例

要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为tensor：

import tensorflow as tf

img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)

img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)

img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)

sess=tf.Session()

#sess.run(tf.initialize_all_variables())

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print("out1=",type(img))

#转化为numpy数组

img_numpy=img.eval(session=sess)

print("out2=",type(img_numpy))

#转化为tensor

img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)

print("out2=",type(img_tensor))

输出：

out1=

out2=

out2=

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-07-31

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.

这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >>> >>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x.tolist() [[0, 1, 2

实例如下所示: u = array([[1,2],[3,4]]) m = u.tolist() #转换为list m.remove(m[0]) #移除m[0] m = np.array(m) #转换为arra 以上这篇python实现list由于numpy array的转换就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法 python 中的list和array的不同之处及

Numpy matrix 必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一个小的分支,包含于Array. import numpy as np >>> m = np.mat([[1,2],[3,4]]) >>> m[0] #读取一行 matrix([[1, 2]]) >>> m[:,0] #读取一列 matrix([[1], [3]]) numpy中数组和矩阵

以下的例子,将32x32的二维矩阵,装换成1x1024的向量 def image2vector (filename): returnVect=zeros((1,1024)) f=open(filename) for i in range (32): lineStr =fr.readline() for j in range (32): returnVect[0,32*i*j]=int(lineStr[j]) return returnVect 以上这篇Numpy 将二维图像矩阵转换为一维向量的方

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

1.查看数据类型 In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5]) In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5]) // 该命令查看数据类型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64') In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64) // 该命令查看数据类型 In [15]: float_arr.dtype Out[15]: dtype('float

在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时,经常用到DataFrame和array类型的数据.在对DataFrame类型的数据进行处理时,需要将其转换成array类型,是以下列出了三种转换方法. 首先导入numpy模块.pandas模块.创建一个DataFrame类型数据df import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}) 1.使用DataFra

修改list中所有元素类型: 方法一: new = list() a = ['1', '2', '3'] for x in a: new.append(int(x)) print(new) 方法二: a = ['1', '2', '3'] b = [int(x) for x in a] print(b) 方法三: a = ['1', '2', '3'] print(map(int, a)) 以上这篇python修改list中所有元素类型的三种方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参

比如我写了一个JS文件,这个文件需要调用另外一个JS文件,该如何实现呢?下面就总结下在js文件中引入另一个js文件的实现 方法一,在调用文件的顶部加入下例代码 function addScript(url){ document.write(""); } 注:有时你引用的文件还可能需要引用其他的js,我们需要将需要的那个js文件也以同样的方法引用进

方式一:Convert.ToDateTime(string) 复制代码 代码如下: Convert.ToDateTime(string) 注意:string格式有要求,必须是yyyy-MM-dd hh:mm:ss 方式二:Convert.ToDateTime(string, IFormatProvider) 复制代码 代码如下: DateTimeFormatInfo dtFormat = new System.GlobalizationDateTimeFormatInfo(); dtFormat

使用 df=df.values, 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法 pandas string转dataframe的方法 pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法 python pandas中DataFram

摘要 数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载.清理.转换以及重塑.pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化.这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解.(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉.)码字不易,喜欢请点赞!!! 1.merge函数的参数一览表 2.创建两个DataFrame 3.pd.merge()方法设置连接字段. 默认参数how是inner内连接,并且会按照相同的字段key进行合并,即等价于o

1.python中列表list的拷贝,会有什么需要注意的呢? python变量名相当于标签名. list2=list1 ,直接赋值,实质上指向的是同一个内存值.任意一个变量list1(或list2)发生改变,都会影响另一个list2(或list1). eg: >>> list1=[1,2,3,4,5,6] >>> list2=list1 >>> list1[2]=88 >>> list1 [1, 2, 88, 4, 5, 6] >

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这篇文章主要介绍了SpringMVC-统一异常处理三种方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在 Spring MVC 应用的开发中,不管是对底层数据库操作,还是业务层或控制层操作,都会不可避免地遇到各种可预知的.不可预知的异常需要处理. 如果每个过程都单独处理异常,那么系统的代码耦合度高,工作量大且不好统一,以后维护的工作量也很大. 如果能将所有类型的异常处理从各层中解耦出来,这样既保证了相关处理过程的功能单一,又实现了异常信