在关闭急切执行的情况下使用带有 numpy 的张量

Question

我正在尝试使用 TensorFlow 2 对 CNN 中的图像进行热图可视化。我禁用了 Eager Execution，因为我想在 Apple Silicon M1 GPU 上运行模型，并且必须禁用它。这是代码：（取自 Keras 官方文档）

def make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name, pred_index=None):
    grad_model = tf.keras.models.Model(
        [model.inputs], [model.get_layer(last_conv_layer_name).output, model.output]
    )

    with tf.GradientTape() as tape:
        last_conv_layer_output, preds = grad_model(img_array)
        if pred_index is None:
            pred_index = tf.argmax(preds[0])
        class_channel = preds[:, pred_index]

    grads = tape.gradient(class_channel, last_conv_layer_output)
    pooled_grads = tf.reduce_mean(grads, axis=(0, 1, 2))
    last_conv_layer_output = last_conv_layer_output[0]
    heatmap = last_conv_layer_output @ pooled_grads[..., tf.newaxis]
    heatmap = tf.squeeze(heatmap)

    heatmap = tf.maximum(heatmap, 0) / tf.math.reduce_max(heatmap)
    return heatmap.numpy() 

当我运行这个函数时，我收到以下错误：

AttributeError: 'Tensor' 对象没有属性 'numpy'

启用急切执行后，我没有收到此类错误并且功能正常运行，但正如我所说，我需要禁用它。

如何克服此错误并在禁用急切执行的情况下使该功能正常工作？

Answer 1

您只需要在张量中调用eval 而不是numpy()