В нетерпеливом режиме, как преобразовать тензор в ndarray

Как я могу преобразовать тензор в массив numpy в режиме ожидания? В активном режиме мне не нужно создавать сеанс, поэтому я не могу использовать .eval().

И я попробовал tf.constant(), выдает следующую ошибку:

TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.ops.variables.Variable'> to Tensor. Contents: <tf.Variable 'filters_C:0' shape=(2, 2) dtype=float32_ref>. Consider casting elements to a supported type.

Вот вспомогательный код:

filters_C = tf.get_variable('filters_C',
                        shape=[2, 2],
                        initializer=tf.ones_initializer,
                        regularizer=None,
                        trainable=True)
filters_C = tf.constant(filters_C)
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
1 936
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Просто вызовите метод numpy:

filters_C.numpy()

Это свойство класса EagerTensor, который является подклассом Tensor, который используется по умолчанию при активном выполнении, что объясняет, почему это свойство появляется тогда.

Другие вопросы по теме