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要對tensor進行操作，需要先啟動一個Session,否則，我們無法對一個tensor比如一個tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉化為numpy數組就好處理了。下面一個小程序講述了將tensor轉化為numpy數組，以及又重新還原為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))
#轉化為numpy數組
img_numpy=img.eval(session=sess)
print("out2=",type(img_numpy))
#轉化為tensor
img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy)
print("out2=",type(img_tensor))
輸出：
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內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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