“张量”对象在 TF 2.0 的 tf.function 中没有属性“numpy”答案

【问题标题】：'Tensor' object has no attribute 'numpy' in tf.function in TF 2.0“张量”对象在 TF 2.0 的 tf.function 中没有属性“numpy”
【发布时间】：2019-04-09 15:41:15
【问题描述】：

在 TensorFlow 2.0 中，tf.function 内部是否有任何替代 tensor.numpy() 的方法？问题是当我尝试在装饰函数中使用它时，我收到错误消息'Tensor' object has no attribute 'numpy'，而它在外部运行时没有任何问题。

通常，我会选择 tensor.eval() 之类的东西，但它只能在 TF 会话中使用，并且在 TF 2.0 中不再有会话。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow2.0

【解决方案1】：

如果你有一个非修饰函数，你可以正确地使用numpy()来提取tf.Tensor的值

def f():
    a = tf.constant(10)
    tf.print("a:", a.numpy())

当你装饰函数时，tf.Tensor 对象改变语义，成为计算图的张量（普通的旧 tf.Graph 对象），因此 .numpy() 方法消失了，如果你想获得值张量，你只需要使用它：

@tf.function
def f():
    a = tf.constant(10)
    tf.print("a:", a)

因此，您不能简单地装饰一个 Eager 函数，而是必须像在 Tensorflow 1.x 中那样重写它。

我建议您阅读这篇文章（和第 1 部分）以更好地了解 tf.function 的工作原理：https://pgaleone.eu/tensorflow/tf.function/2019/04/03/dissecting-tf-function-part-2/

【讨论】：

谢谢。当然它是在解释，但问题是tf.print 并没有真正提取值，这正是我所需要的。我需要提取该值以便将其插入到我想稍后分配给原始张量的 numpy.array，因为 tf.assign 不适用于张量的项目。
如果您发布代码，我可以为您提供更多帮助。由于一个通用问题，我只是给出了一个通用答案:) 如果您愿意，您可以在将此问题标记为已解决后打开一个显示代码的新问题