我想用tensorflow.js 从二维张量中获取数据。我尝试像这样使用data() 方法：
const X = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 5, 3]]);
X.data().then(X => console.log(X)};
但结果是扁平的一维数组：
Float32Array(8) [1, 2, 3, 4, 2, 2, 5, 3]
有没有办法保持数组的形状？
【问题讨论】：
您可以在张量对象上使用 arraySync 方法。它以 同步 之前的形状返回数组。
const X = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 5, 3]]);
console.log(X.arraySync())<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.2.7/dist/tf.min.js"></script>【讨论】：
为了速度，张量中的数据总是以扁平的形式存储为一维数组。
您给出的示例不起作用，因为tensor2d 的第二个参数是shape。要使其工作，您需要将其包装为另一个数组：
const x = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 5, 3]]); //shape inferred as [2, 4]
或者您可以明确提供形状：
const x = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4, 2, 2, 5, 3], [2, 4]); // shape explicitly passed
不过，正如您所建议的，当您检查数据时，无论原始形状如何，您总是会得到一维数组
await x.data() // Float32Array(8) [1, 2, 3, 4, 2, 2, 5, 3]
x.shape // [2, 4]
如果你print()你的张量，形状被考虑在内，它会显示为
Tensor
[[1, 2, 3, 4],
[2, 2, 5, 3]]
【讨论】：
tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 5, 3]]);。但是，由于x.data() 给出了一个平坦的 Float32Array，我如何才能只获得一列张量？
.shape[x,y]，然后只从你的数组中获取y元素，如果你想要第二列那么它的skip y, take y（不是实际的JS代码）跨度>
data() 返回的数组进行切片。只是想知道是否有办法保持形状（比如tensor2d.data() 返回的数组数组）。
我使用函数在网页中显示二维张量
async function myTensorTable(myDiv, myOutTensor, myCols, myTitle){
document.getElementById(myDiv).innerHTML += myTitle + '<br>'
const myOutput = await myOutTensor.data()
myTemp = '<table border=3><tr>'
for (myCount = 0; myCount <= myOutTensor.size - 1; myCount++){
myTemp += '<td>'+ myOutput[myCount] + '</td>'
if (myCount % myCols == myCols-1){
myTemp += '</tr><tr>'
}
}
myTemp += '</tr></table>'
document.getElementById(myDiv).innerHTML += myTemp + '<br>'
}
使用示例
【讨论】：