如何在 Tensorflow 2.1.0 中将张量转换为渴望张量？

Question

我一直在尝试转换类型的张量：

tensorflow.python.framework.ops.Tensor

到一个急切的张量：

<class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>

我一直在寻找解决方案，但找不到。任何帮助将不胜感激。

上下文：

我使用 Keras Sequential 模型中的特征提取方法获得了张量。输出是第一个提到的类型的张量。 但是，当我尝试使用 .numpy() 将其转换为 numpy 时，它无法正常工作并出现以下错误：

'Tensor' object has no attribute 'numpy'

但是当我尝试使用 tf.constant 创建张量，然后使用 .numpy() 对其进行转换时，它工作正常！

我发现的唯一区别是张量的类型不同： Keras 序列生成的张量属于上面提到的第一种类型，而我手动创建的第二种张量属于第二种类型（Eager tensor）。

Answer 1

在不同情况下出现相同错误时再写一个答案。

您遇到的错误是由于版本问题。即tensorflow version 2.1.0。我跳过了安装tensorflow==2.1.0和keras==2.3.1的前2段来运行代码，并且错误没有再次出现。

您的问题在最新版本的tensorflow version 2.3.0 中消失了。在最新版本上运行程序，这意味着不要再次安装 tensorflow 和 keras，因为 Google Colab 已经预先安装了最新且稳定的版本。

features.numpy()

输出 -

array([[0.       , 0.3728346, 0.       , ..., 1.0103987, 0.       ,
        0.4194043]], dtype=float32)

Answer 2

如果您能分享可重现的代码，可能会得到更好的回答。

下面是一个简单的场景，我重新创建了您的错误。这里我正在读取一个图像文件的路径。

重现错误的代码：

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
import numpy as np

def get_path(file_path):
    print("file_path: ", bytes.decode(file_path.numpy()),type(bytes.decode(file_path.numpy())))
    return file_path

train_dataset = tf.data.Dataset.list_files('/content/bird.png')
train_dataset = train_dataset.map(lambda x: (get_path(x)))

for one_element in train_dataset:
    print(one_element)

输出：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-2d5db8425f67> in <module>()
      8 
      9 train_dataset = tf.data.Dataset.list_files('/content/bird.png')
---> 10 train_dataset = train_dataset.map(lambda x: (get_path(x)))
     11 
     12 for one_element in train_dataset:

10 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/autograph/impl/api.py in wrapper(*args, **kwargs)
    256       except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    257         if hasattr(e, 'ag_error_metadata'):
--> 258           raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    259         else:
    260           raise

AttributeError: in user code:

    <ipython-input-8-2d5db8425f67>:10 None  *
        train_dataset = train_dataset.map(lambda x: (get_path(x)))
    <ipython-input-8-2d5db8425f67>:6 get_path  *
        print("file_path: ", bytes.decode(file_path.numpy()),type(bytes.decode(file_path.numpy())))

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

以下是我在代码中实施的用于修复此错误的步骤。

1. 已用tf.py_function(get_path, [x], [tf.string]) 修饰了地图功能。您可以找到更多关于 tf.py_function here。
2. 现在我可以通过在 map 函数中使用 bytes.decode(file_path.numpy()) 来获取字符串部分。

固定代码：

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
import numpy as np

def get_path(file_path):
    print("file_path: ",bytes.decode(file_path.numpy()),type(bytes.decode(file_path.numpy())))
    return file_path

train_dataset = tf.data.Dataset.list_files('/content/bird.jpg')
train_dataset = train_dataset.map(lambda x: tf.py_function(get_path, [x], [tf.string]))

for one_element in train_dataset:
    print(one_element)

输出：

file_path:  /content/bird.jpg <class 'str'>
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'/content/bird.jpg'>,)

希望这能回答你的问题。