np.array(tensor_list) 和 (tensor).numpy() 之间的区别答案

【问题标题】：Difference between np.array(tensor_list) and (tensor).numpy()np.array(tensor_list) 和 (tensor).numpy() 之间的区别
【发布时间】：2021-09-06 10:04:33
【问题描述】：

我定义了一个函数，它返回一个字符串列表的 n 维嵌入。

作为张量的张量流嵌入被访问

(tensor_embeddings).numpy().tolist[0]

我想了解这种访问嵌入的方式，如果下面的代码做同样的工作

numpy.array(embeddings).tolist[0]

【问题讨论】：

是的。结果完全一样。第一个是用tensorflow实现的，第二个是用numpy实现的。当您使用禁用了急切执行的 tensorflow 1 时，第一个不可用。
只是在这里分享这个链接，以防你没有看到它：stackoverflow.com/questions/34097281/…

标签： python-3.x numpy tensorflow machine-learning nlp

【解决方案1】：

(tensor_embeddings).numpy().tolist[0] 和numpy.array(embeddings).tolist[0]：

它们的结果完全相同。

第一个由tensorflow库实现，第二个由numpy库实现。

当您使用禁用了急切执行的 tensorflow 1 时，第一个不可用。在 tensorflow 2 中，Eager Execution 是默认开启的。

【讨论】：