Tensorflow 2.0 使用 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 时无法将张量转换为 numpy 数组

Question

我构建了一个网络，它返回与输入大小相同的 numpy 数组。 然而，这个网络真的很慢，需要超过 10 秒来处理 12 张图像。

当我使用tf.compat.v1.disable_eager_execution() ，同一网络在不到 0.1 秒的时间内处理了 12 张图像。 但是，现在网络返回我无法转换为 numpy 数组的张量。 这是我执行print(output)时网络的print(output) ：

Tensor("mul_20:0", shape=(12, 224, 224, 3), dtype=float32)

我试过output.numpy()并得到以下错误：

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'

我能做些什么来解决这个问题？

Answer 1

当您使用tf.Tensor.numpy时，您只能使用tf.Tensor.numpy 。 当 Eager Execution 被禁用时，您的所有操作都只是在构建一个图。 您需要使用 Session 来实际运行它并获得结果。

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    result = sess.run(output)
    print(result)  # result is a numpy array

见https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/Session