如何將 numpy 數組轉換為 keras 張量

Question

使用keras模型進行預測時，出現以下錯誤

AttributeError: 'Tensor' 對象沒有屬性 'ndim'

原因是權重是 numpy 數組，而不是張量。
那么如何將 numpy 數組轉換為 keras 張量呢？

Answer 1

在 Tensorflow 中，它可以通過以下方式完成：

import tensorflow.keras.backend as K
import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = K.constant(a)
print(b)

# <tf.Tensor 'Const_1:0' shape=(3,) dtype=float32>

print(K.eval(b))

# array([1., 2., 3.], dtype=float32)

在原始 keras 中，應該將import tensorflow.keras.backend as K替換import tensorflow.keras.backend as K from keras import backend as K 。

Answer 2

要將 numpy 數組轉換為張量，

import tensor as tf
#Considering y variable holds numpy array
y_tensor = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.int64) 

#您可以使用任何最適合的可用數據類型 - https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/dtypes/DType