Question

我正在尝试使用Tensorflow-Hub来从图像中提取特征向量。但是，我不确定将Tensorflow-Hub输出（张量）转换为numpy向量的意图。这是一个简单的示例：

from keras.preprocessing.image import load_img
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np

im = load_img('sample.png')
im = np.expand_dims(im.resize((299,299)), 0)

module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_v3/feature_vector/1")
out = module(im)

o = np.add(out, 0)
type(o)

docs指示“ NumPy操作会自动将张量转换为NumPy ndarrays”，但是我上面的np.add()调用返回对象类型tensorflow.python.framework.ops.Tensor。有谁知道我如何从out获取一个numpy数组？任何指针将不胜感激！

版本：

# output from `pip freeze | grep tensorflow`
tensorflow==1.14.0
tensorflow-estimator==1.14.0
tensorflow-hub==0.1.1
tensorflow-probability==0.6.0

Answer 1

以下应该起作用。但是我没有检查输出是否有意义。但是它在多次运行中都返回了一致的结果。

im = load_img('sample.png')
im = np.expand_dims(im.resize((299,299)), 0)

module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_v3/feature_vector/1")

out = module(im)

with tf.Session() as sess:
  tf.global_variables_initializer().run()
  o = sess.run(out)
  o = np.add(o, 0)
  print(type(o))

Answer 2

你可以使用

out.numpy()

type(out)  
# <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>

type(out.numpy()
# <class 'numpy.ndarray'>

从Tensorflow-Hub模块中提取numpy数组（张量到numpy的转换）

2 个答案: