TensorFlow 输出tensor数据

# Input icrf（tensor数据）
# Output out（float数据）
import tensorflow as tf
import numpy as np

sess = tf.Session()
preinput = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3])
...
rand_array = 初始化一个[None, None, 3]数组

out = sess.run(icrf, {
     preinput: [rand_array],
     is_training: False,
 })
 
 print(out)

下面这个链接讲的挺好的

https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/82343712

简单地说，在run()前，需要feed_dict()初始化，才可以将tensor类型数据转换为自己想要的类型

Others:
如果输出的数组大小比较大，可能会出现省略号，可以在开头加上：
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
输出到本地文件：
np.savetxt(‘file.txt’, iicrf, fmt=’%.2f’, delimiter=’n’)
(fmt=’%.2f’保留2位小数 'n’换行)
数组维度，形状，大小：
print('number of dim:',array.ndim) print('shape:', array.shape) print('size:', array.size)

tensorflow中获取shape的方法比较：

https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/78121941

最后

以上就是愤怒河马为你收集整理的TensorFlow 输出tensor数据的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow 输出tensor数据所遇到的程序开发问题。

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