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TensorFlow 输出tensor数据

# Input icrf（tensor数据）
# Output out（float数据）
import tensorflow as tf
import numpy as npsess = 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=’ ’)

(fmt=’%.2f’保留2位小数 ' ’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

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