如何将此张量转换为 numpy 数组？

Question

我想将 pagerank 算法应用于 x_attn 张量。但是 nx.pagerank 模块只接受 numpy 数组。当我尝试将其转换为使用 x_att.eval() 时，它说：

“tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：您必须为占位符张量'main_input_5'提供一个dtype float和shape [?,6600]的值”。

有人可以帮帮我吗？

def variable_attn_15jan():


    input_dim=input_dim_func()

    main_input = Input(shape=(input_dim,),name='main_input')

    inputs_w1=Lambda(lambda x: x[:,0:3300])(main_input)  
    inputs_w2=Lambda(lambda x: x[:,3300:6600])(main_input) 


    x1_attn= Dense(11, activation='softmax')(inputs_w1)
    x2_attn= Dense(11, activation='softmax')(inputs_w2)


    list_x_att1=[]
    list_x_att2=[]

    for i in range(11) :
        val_scalar=Lambda(lambda x: x[:,i:(i+1)])(x1_attn)
        list_x_att1.append(Lambda(lambda x: x[:,(i*300):(i+1)*300]*val_scalar)(inputs_w1))
    x_att1 = concatenate(list_x_att1)

    for i in range(11) :
        val_scalar=Lambda(lambda x: x[:,i:(i+1)])(x2_attn)
        list_x_att2.append(Lambda(lambda x: x[:,(i*300):(i+1)*300]*val_scalar)(inputs_w2))
    x_att2 = concatenate(list_x_att2)

    x_att = concatenate([x_att1,x_att2])

Answer 1

在您的张量上 (v2.0)：

npa = tf.numpy()

npa 将是您的 numpy 数组名称。

或者，张量（

npa=tf.eval()
print(type(npa))

更新 1：

使用下面的代码来检查你有什么类型的数组。另请参阅 rkern 的评论，评论于 2019 年 7 月 14 日在here 发布。

type(tf)

type(np.array(tf))