Tensorflow 获取一个张量的数量答案

【问题标题】：Tensorflow Get a Number of a TensorTensorflow 获取一个张量的数量
【发布时间】：2021-04-01 05:27:49
【问题描述】：

我有一个随机搜索问题。我需要超参数。

z_mean = Dense(units=hp.Int('unitsBottle',min_value=8,max_value=48,step=8))(h)
latentVariable = hp.get('unitsBottle')
z_log_var = Dense(units=latentVariable)(h)

latentVariable 是一个张量。我可以打印它：

tf.Tensor(16, shape=(), dtype=int32)

但我需要数字 16。而不是张量。作为一个整数（标量），这样我就可以把它放进去

z = Lambda(sampling, 
            output_shape=(latenteVariable,))([z_mean, 
            z_log_var, latenteVariable])

我怎样才能只得到号码？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensor

【解决方案1】：

就像在张量上调用int()一样简单：

>>> tensor = tf.constant(16)
>>> print(tensor)
tf.Tensor(16, shape=(), dtype=int32)

>>> int(tensor)
16

>>> tensor.numpy()
16
>>> print(type(tensor.numpy()))
<class 'numpy.int32'>

【讨论】：

谢谢。我希望这是问题所在。问题一定出在其他地方。
@user8020627 有什么问题？
难度更大。我必须提出一个新问题。由于未知原因，选择全局变量会导致 3 层.. 选择局部变量会导致 TensorFlow 中的 8 层。
那么，请接受 Ynjxsjmh 的回答作为关闭此问题的正确答案。

【解决方案2】：

如 @Ynjxsjmh 所述，使用.numpy() 更直观。但是，我们也可以在张量上使用eval 来获取值。

from tensorflow.keras.backend import eval 

one = tf.constant(8)
two = tf.constant(8)
product = tf.add(one, two)

eval(one), eval(two), eval(product)
(8, 8, 16)

【讨论】：