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))
numpy教程 pdf#转化为tensor
img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)
print("out2=",type(img_tensor))
输出：
out1= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
out2= <class 'numpy.ndarray'>
out2= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
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。

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