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  • 2020-03-17 17:41:31

    对tensor类型的变量取word_id.item()获取变量的值

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    日萌社

    人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)


    方法一:在会话中print( sess.run(x) )
    	import tensorflow as tf
    	#定义tensor常量
    	x = tf.random_uniform((2, 3), -1, 1)
    	#开启会话
    	with tf.Session() as sess:
    	    print (sess.run(x))
    	#[[ 0.46468353 -0.61598516 -0.9036629 ]
    	# [ 0.68292856  0.65335464  0.00641084]]
    	
    方法二:使用.eval()相当于将tensor类数据转为numpy,再输出
    	import tensorflow as tf
    	#定义tensor常量
    	x = tf.random_uniform((2, 2), -1, 1)
    	#开启会话
    	with tf.Session() as sess:
    		print (x.eval())
    	#[[-0.8492842   0.50390124]
        # [-0.9012234   0.77892494]]
    
    方法三:
        开启紧急执行
        tf.enable_eager_execution()
        tensor类型变量.numpy()
    
    方法四:
        tensor类型变量.numpy()

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    loss.item()
    
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    auto features_ptr = predict.tensor<float, 4>();
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    auto H = (int) predict.dim_size(1);
    auto W = (int) predict.dim_size(2);
    auto C = (int) predict.dim_size(3);
    
    for (int n = 0; n < N; ++n) {
    		for (int h = 0; h < H; ++h) {
    				for (int w = 0; w < W; ++w) {
    						for (int c = 0; c < C; ++c) {
                    				std::cout << features_ptr(n, h, w, c) << std::endl;
                    		}
                    }
             }
     }
    

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空空如也

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