Объект «Тензор» не имеет атрибута «numpy» в tf.function в TF 2.0
Есть ли альтернатива tensor.numpy() внутри tf.function в TensorFlow 2.0? Проблема в том, что когда я пытаюсь использовать его в украшенной функции, я получаю сообщение об ошибке 'Tensor' object has no attribute 'numpy', в то время как снаружи он работает без проблем.
Обычно я бы выбрал что-то вроде tensor.eval(), но его можно использовать только в сеансе TF, а в TF 2.0 больше нет сеансов.
Ответы 1
Если у вас есть недекорированная функция, вы можете правильно использовать numpy() для извлечения значения tf.Tensor
def f():
a = tf.constant(10)
tf.print("a:", a.numpy())
Когда вы декорируете функцию, объект tf.Tensor меняет семантику, становясь тензором вычислительного графа (старый добрый объект tf.Graph), поэтому метод .numpy() исчезает, и если вы хотите получить значение тензора, вам просто нужно его использовать. :
@tf.function
def f():
a = tf.constant(10)
tf.print("a:", a)
Следовательно, вы не можете просто украсить нетерпеливую функцию, вы должны переписать ее, как в Tensorflow 1.x.
Я предлагаю вам прочитать эту статью (и часть 1), чтобы лучше понять, как работает tf.function: https://pgaleone.eu/tensorflow/tf.function/2019/04/03/dissecting-tf-function-part-2/
Если вы опубликуете код, я могу помочь вам больше. Я только что дал общий ответ из-за общего вопроса :) Если вы хотите, вы можете открыть новый вопрос, показывающий код, после того, как этот вопрос был отмечен как решенный.
Спасибо. Конечно, это объясняет, но проблема в том, что
tf.printна самом деле не извлекает значение, которое мне нужно. Мне нужно извлечь значение, чтобы вставить его вnumpy.array, который я хотел бы позже присвоить исходному тензору, потому чтоtf.assignне работает для элементов тензора.