如何将numpy数组转换为keras张量 [英] how to convert numpy array to keras tensor

问题描述

使用keras模型进行预测时，出现以下错误
AttributeError:'Tensor'对象没有属性'ndim'
原因是权重是numpy数组，而不是张量.
那么如何将numpy数组转换为keras张量呢?

When using the keras model to do predict, I got the error below
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'ndim'
The reason is that the weights is numpy array, not tensor.
So how to convert numpy array to keras tensor?

推荐答案

在Tensorflow中，可以通过以下方式完成:

In Tensorflow it can be done the following way:

import tensorflow.keras.backend as K
import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = K.constant(a)
print(b)

# <tf.Tensor 'Const_1:0' shape=(3,) dtype=float32>

print(K.eval(b))

# array([1., 2., 3.], dtype=float32)

在原始喀拉拉邦，应将import tensorflow.keras.backend as K替换为from keras import backend as K.

In raw keras it should be done replacing import tensorflow.keras.backend as K with from keras import backend as K.

这篇关于如何将numpy数组转换为keras张量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！