tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' 对象不支持项赋值 TypeError答案

【问题标题】：tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object does not support item assignment TypeErrortensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' 对象不支持项赋值 TypeError
【发布时间】：2021-08-06 14:21:20
【问题描述】：

在编写 Yolo version1 损失函数时，我在这行代码中遇到了这个错误：

box_predictions[..., 2:4] = tf.Variable((tf.math.sign(box_predictions[..., 2:4])) * (tf.math.abs(box_predictions[..., 2:4])))

即使使用这些代码行，它也会显示相同的错误：

box11 = tf.math.sign(box_predictions[..., 2:4])
box12 = tf.math.abs(box_predictions[..., 2:4])
box_predictions[..., 2:4] = box11 * box12

【问题讨论】：

错误发生在哪一行？
在这行box_predictions[..., 2:4] = tf.Variable((tf.math.sign(box_predictions[..., 2:4])) * (tf.math.abs(box_predictions[..., 2:4])))

标签： python tensorflow deep-learning yolo

【解决方案1】：

您似乎正在尝试更新您的张量。这在张量流中没有实现。见https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update

因此需要使用 tf.tensor_scatter_nd_update 函数

【讨论】：

【解决方案2】：

非常感谢@ablanch5，

另一种解决方案是将其转换为数组numpy，然后将其重新转换为张量，它工作正常，代码如下：

box_predictions_np = box_predictions.numpy()
box_predictions_np[..., 2:4] = (tf.math.sign(box_predictions[..., 2:4]))* (tf.math.abs(box_predictions[..., 2:4]))
box_predictions = tf.convert_to_tensor(box_predictions_np, dtype=tf.float32)

您的解决方案也很有效，但您应该小心索引。谢谢，

【讨论】：