将tensorflow变量分配给数组中的元素

Question

我是张力流的新手，当我玩它时。我遇到了一些问题

import numpy as np

t_p2 = tf.Variable(5., dtype=tf.float32)
spar_f = tf.exp(t_p2)

A = np.array(3)
A[0] = spar_f

然后出现错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

通常，如果我想将tensorflow对象分配给numpy数组中的元素。 最好的方法是什么？

由于

Answer 1

尝试以下方法：

import numpy as np
import tensorflow as tf

t_p2 = tf.Variable(5., dtype=tf.float32)
spar_f = tf.exp(t_p2)

A = np.array([3])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(t_p2.initializer)
    A[0] = sess.run(spar_f)

print(A)

请注意，您确实在原始示例中将A转换为数组。

那你错过了什么？解释范例的first part of the getting started tutorial，在张量流中首先定义图形。构建图形后，您可以在会话中使用该图形来运行计算。我在上面的例子中做了什么，运行计算并将结果存储在一个numpy数组中。