Как я могу "опробовать" функции Tensorflow в IPython и увидеть ответы?

#tensorflow #tensorflow2.0

#тензорный поток #тензорный поток 2,0

Вопрос:

Иногда мне действительно просто хочется интерактивно поэкспериментировать с такими вещами, как softmax() , или sigmoid() просто получить представление о том, как они ведут себя. Я изо всех сил пытаюсь найти ответ на этот вопрос. Может быть, мне нужно переписать все в numpy, но я надеюсь, что нет.

Пример:

 v = tf.sigmoid(tf.convert_to_tensor([0.123, 0.345]))

Теперь у меня есть v , но, черт возьми, если я смогу понять, как увидеть значения внутри него. Как это можно сделать?

1. О чем print(v) это ? Поскольку этот вопрос помечен tensorflow2.0 , я предполагаю, что это версия, которую вы используете.

2. Для меня он просто печатает имя, форму и тип данных, а не значения.

3. Вы уверены, что используете TF2.0? Вы можете проверить через `print (tf.__version__)

4. v.numpy() ?

5. Да, версия 2.0.0

Ответ №1:

В случае, если вы используете Tensorflow 2.0 —

 v = tf.sigmoid(tf.convert_to_tensor([0.123, 0.345]))
v.numpy()

Ответ таков —

 array([0.5307113, 0.5854046], dtype=float32)

Если вы используете Tensorflow 1.0 —

 with tf.Session() as sess:
  print(v.eval())

Он дает следующий ответ —

 [0.5307113 0.5854046]

1. Я запускаю 2.0.0 и получаю «У тензорного объекта нет атрибута numpy»? РЕДАКТИРОВАТЬ: я подозреваю, что это связано с нетерпеливым исполнением. Я отключил его, потому что все мои вещи сломались, когда я перешел с 1.x.

2. @Mastiff — Тогда, может быть, функция eval() поможет?