Python 如何处理tf.decode_csv（）中的张量，就像一个数组。

但是我想用tensorflow来处理一些数据，比如“3胜2败”转换成[3，2]

你在描述一个计算

value1

、

value2

（以及由

tf.*

调用产生的任何其他操作）是符号变量，指向图形中的节点

这就是为什么如果你打印“数据”，你会得到张量（“decodeCV:0”，shape=（），dtype=int32），这就是“数据”的python表示

实际上，只有在构建图形并将其放入

会话

后，实际数据才会出现

简而言之，如果要提取“真实数据”，必须退出tensorflow图并获取值（从而强制执行图中描述的操作）

您必须执行以下操作：

import tensorflow as tf
def read_data(file_queue):
    reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
    key, value = reader.read(file_queue)
    defaults = [[0], [0]]
    value1, value2 = tf.decode_csv(value, defaults)
    return tf.stack(value1, value2)

但是，这不是使用tensorflow的正确方法

相反，您必须尽可能多地描述计算，然后在需要时执行图形中的所有内容。 （创建会话、分配内存、将图形放入其中、执行操作、数据传输等都是不应频繁执行的繁重操作）

因此，我建议您看看tensorflow提供的控制流操作：

---

您可以使用它们控制值在图形中的流动，避免在tensorflow和python之间强制进行无用的数据交换

如果我打印数据，它将显示“Tensor（“decodeCV:0”，shape=（），dtype=int32）”。那么我怎样才能得到真实的数据呢？

sess = tf.Session()
v1,v2 = sess.run([value1, value2])
return v2,v2