tensorflow:：Tensor到python Tensor或numpy.nd\u数组 我有一个C++ TysFooS:：张量，我想在Python中访问它的内容。

我在搜索一个可以将

tensorflow:：Tensor

转换为任何可感知的

PyObject

（现在不管这是

tf.Tensor

还是

numpy.nd\u数组

）的函数时，已经仔细研究过了

在浏览Tensorflow代码之后，我发现了以下线索：

在

tensorflow/python/client/TF\u session\u helper.cc

中定义了一种方法

TF\u Tensor\u to\u PyObject（TF\u Tensor*Tensor，PyObject**out\u数组）

。但是，这是在隐藏的BAZEL包中定义的，而且是在匿名C++命名空间中定义的。修改Tensorflow本身（我必须修改Bazel构建文件、.h和.cc文件）并编译我自己的Tensorflow来使用这种方法似乎是不直观的

这种方法的另一个问题是

TF_张量

！=<代码>tensorflow:：Tensor。TF_Tensor的

TF_Tensor

在Tensorflow的C-Api中进行了定义，在这里，转换也不打算用于公共用途（如：本软件包之外）

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有人知道更好的方法吗？对于搜索时未找到的

tensorflow:：Tensor

到

PyObject

是否存在现有的实现？

py_func op的实现有。

更准确地说，以下操作应该完成：

#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);
}

当您不使用numpy对象时，不要忘记调用Py_DECREF，否则您的程序将导致内存泄漏。另外，不要忘记在bazel构建中包含py_func作为依赖项