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入力データがnumpy配列形式であれば、グラフ内にプレースホルダを宣言し、プレースホルダにnumpy配列データを渡すことができます。しかし、入力データが既にTensor形式である場合（これは、tf.image.decode_jpegを使用してjpgファイルをロードする場合です）、テンソルをプレースホルダに供給することはできません。この場合、訓練できないTF変数をプレースホルダとして使用し、tf.assignによってこれらの変数にTensorを供給する必要がありますか？TensorFlowでnumpy配列の代わりにTensorsで入力を入力する
セッション内のテンソルを評価することで、テンソルをNumPy配列に変換できます。テンソルのeval（）メソッドを呼び出すこともできます。これは同じことを実現します。 – MatthewScarpino
はいわかりました。しかし、私はテンソルを貧弱に変換して、プレースホルダー（テンソルを表す）にnumpyを戻すことはあまり効率的ではないと考えています。 2つのコンバージョンを完全に回避できるかどうかは疑問です。 – user131379