tensorflow::Tensor 到 python 张量或 numpy.nd_array

Question

我有一个 C++ tensorflow::Tensor，我试图在 Python 中访问其内容。

我查看了 Tensorflow C++ Documentation 以寻找可以将 tensorflow::Tensor 转换为任何合理的 PyObject 的函数（目前这是否是 tf.Tensor 或 numpy.nd_array).

通过 Tensorflow 代码查看后，我发现了以下线索：

在 tensorflow/python/client/tf_session_helper.cc 中定义了一个方法 TF_Tensor_to_PyObject(TF_Tensor* Tensor, PyObject** out_array)。然而，这是在一个隐藏的 Bazel 包中定义的，而且是在一个匿名的 C++ 命名空间中定义的。修改 Tensorflow 本身似乎不直观（我必须修改 Bazel BUILD 文件、.h 和 .cc 文件），并编译我自己的 Tensorflow 以使用此方法。

此方法的另一个问题是 TF_Tensor != tensorflow::Tensor。 TF_Tensor 是在 Tensorflow 的 C-Api 中定义的，在那里，转换也不打算用于 public 使用（如：在这个包之外）。

有人知道更好的方法吗？我在搜索时没有找到 tensorflow::Tensor 到 PyObject 的现有实现吗？

Answer 1

py_func 操作的实现有 code to convert Tensor to PyObject。

Answer 2

更准确地说，应该执行以下操作：

#include "tensorflow/python/lib/core/py_func.h"

Status TensorHandler::ExportTensorAsNumpy(const Tensor *inputTensor) {
    PyObject* numpyObject = Py_None;
    tensorflow::ConvertTensorToNdarray(*inputTensor, &numpyObject);

    //process the numpy further its now stored in numpyObject

    //call this when you don't use the numpyObject anymore
    Py_DECREF(numpyObject);
}

当你不使用 numpy 对象时不要忘记调用 Py_DECREF 否则你的程序会导致内存泄漏。也不要忘记在你的 bazel 构建中包含 py_func 作为依赖项。

tensorflow::Tensor 到 python 张量或 numpy.nd_array

tensorflow::Tensor to python Tensor or numpy.nd_array

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