TensorFlow、Julia - 张量和 float

Question

为什么我可以将 Float 转换为张量，如下所示:

tensor = convert(TensorFlow.Tensor{Float32}, 0.05)
<Tensor Cast_8:1 shape=() dtype=Float32>

但不是 float 的张量。以下命令:

convert(Float32, tensor)

返回以下错误:

ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type TensorFlow.Tensor{Float32} to an object of type Float32
This may have arisen from a call to the constructor Float32(...),
since type constructors fall back to convert methods.

如何在变量或数组中使用张量的值？

谢谢

Answer 1

在 TensorFlow 中(与实际数学不同) 张量并不是真正(仅)包装一些数字的东西。 它位于计算图中的符号值中，它可能恰好包含常量(如您的情况)，但也可能包含变量和占位符。因此，一般来说，转换为数字是没有意义的——变量和占位符在您刚刚定义它们时没有具体值。

您需要做的是在 session 中运行张量:

sess = Session(Graph())
run(sess, tensor)    # plus necessary initializers and placeholders

这将评估计算图，直到可以确定张量的值。看看 basic examples ;所有 TensorFlow 代码都是此方案的重复:定义图形，然后使用为占位符和初始值提供的实际数据在 session 中运行它。