# Input icrf（tensor數據）
# Output out（float數據）
import tensorflow as tf
import numpy as npsess = tf.Session()
preinput = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3])
...
rand_array = 初始化一個[None, None, 3]數組out = sess.run(icrf, {preinput: [rand_array],is_training: False,})print(out)

下面這個鏈接講的挺好的

https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/82343712

簡單地說，在run()前，需要feed_dict()初始化，才可以將tensor類型數據轉換為自己想要的類型

Others:
如果輸出的數組大小比較大，可能會出現省略號，可以在開頭加上：
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
輸出到本地文件：
np.savetxt(‘file.txt’, iicrf, fmt=’%.2f’, delimiter=’\n’)
(fmt=’%.2f’保留2位小數 '\n’換行)
數組維度，形狀，大小：
print('number of dim:',array.ndim) print('shape:', array.shape) print('size:', array.size)

tensorflow中獲取shape的方法比較：

https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/78121941

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 输出tensor数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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