如何在 Tensorflow 中读取张量的元素？

Question

我正在尝试在 tensorflow (V 2.6.0) 中读取张量的元素。为此，我尝试了很多方法，但没有一个对我有用。

假设我们要访问 a 的元素。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
import numpy as np

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) 

第一次尝试

a.numpy() 

它返回了错误：

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

之后我尝试了：

np.array(a) 

错误

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (Reshape_5:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

最后：

from tensorflow.python.keras.backend import get_session
a.eval(session=K.get_session())


AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.backend' has no attribute 'get_session'

Answer 1

在 Tensorflow 2+ 中有两种读取张量元素的方法。

1. 删除tf.disable_v2_behavior()

import tensorflow.compat.v1 as tf
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.numpy())

1. 使用会话

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(a))

Answer 2

您正在使用 tf.disable_v2_behavior() 禁用 tensorflow 2

在 tensorflow v1 中，您无法从会话中访问张量。所以你不能打电话给a.numpy()

我建议你要么启用 v2，要么在 v1 中评估你的张量，你必须进入一个会话：

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(a.eval())
# Output:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]