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

【问题标题】：Extracting numpy array from Tensorflow-Hub Module (tensor to numpy conversion)从 Tensorflow-Hub 模块中提取 numpy 数组（张量到 numpy 的转换）
【发布时间】：2019-12-16 20:35:50
【问题描述】：

我正在尝试开始使用 Tensorflow-Hub 从图像中提取特征向量。但是，我不确定如何将 Tensorflow-Hub 输出（张量）转换为 numpy 向量。这是一个简单的例子：

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 表示“NumPy 操作自动将张量转换为 NumPy ndarrays”，但我上面的np.add() 调用返回对象类型tensorflow.python.framework.ops.Tensor。有谁知道我如何从out 获得一个 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

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy tensorflow

【解决方案1】：

以下应该有效。但是我没有检查输出是否有意义。但它会在多次运行中返回一致的结果。

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))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用

out.numpy()

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

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

【讨论】：