Python 将tensorflow变量指定给数组中的元素

我不熟悉tensorflow，当我玩它的时候。我遇到了一些问题

import numpy as np

t_p2 = tf.Variable(5., dtype=tf.float32)
spar_f = tf.exp(t_p2)

A = np.array(3)
A[0] = spar_f

然后出现了一个错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

通常，如果要将tensorflow对象指定给numpy数组中的元素。 最好的方法是什么

谢谢

请尝试以下操作：

import numpy as np
import tensorflow as tf

t_p2 = tf.Variable(5., dtype=tf.float32)
spar_f = tf.exp(t_p2)

A = np.array([3])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(t_p2.initializer)
    A[0] = sess.run(spar_f)

print(A)

请注意，在原始示例中，您确实将A转换为数组

你错过了什么？在解释范例的地方，在tensorflow中首先定义一个图。构建图形后，您可以在会话中使用该图形来运行计算。我在上面的示例中所做的是，运行计算并将结果存储在numpy数组中。

尝试以下操作：

import numpy as np
import tensorflow as tf

t_p2 = tf.Variable(5., dtype=tf.float32)
spar_f = tf.exp(t_p2)

A = np.array([3])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(t_p2.initializer)
    A[0] = sess.run(spar_f)

print(A)

请注意，在原始示例中，您确实将A转换为数组

你错过了什么？在解释范例的地方，在tensorflow中首先定义一个图。构建图形后，您可以在会话中使用该图形来运行计算。我在上面的示例中所做的是，运行计算并将结果存储在numpy数组中