Numpy-Array zu Tensor und zurück.
np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tf_tensor = tf.convert_to_tensor(np_array)
back_to_numpy = tf_tensor.numpy()
Tensor zu Dataset und zurück
t = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)
# Dataset ist eine Sammlung von Tensoren
tensor_back = tf.stack(list(ds))
Numpy-Array zu Dataset und zurück
t = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t) # Dataset enthält nun 3 Einträge!
restored = tf.stack([x for x in ds])