从std :: vector创建tensorflow :: tensor的最有效方法

Question

所以我的问题是要知道是否有一种方法可以将值直接从vector（但我们也可以考虑array）传递给a tensorflow::tensor？

我知道的唯一方法是一个一个地复制每个值。

示例（2D矢量）：

tensorflow::Tensor input(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({50, 20})); 
auto input_map = input.tensor<float, 2>();


for (int b = 0; b < 50; b++) {
  for (int c = 0; c < 20; c++) {
    input_map(b, c) = (vector_name)[b][c];
  }
}

有更方便的方法吗？

例如array到vector：

int x[3] = {1, 2, 3};
std::vector<int> v(x, x + sizeof x / sizeof x[0]);

Answer 1

这个怎么样？ std::copy_n(vec.begin(), vec.size(), input.flat<float>().data())

Answer 2

你有没有尝试过tf.convert_to_tensor？也许像tf.convert_to_tensor(value, as_ref=True)

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/python/framework.html#convert_to_tensor