python - 在 eager 模式下，如何将张量转换为 ndarray

Question

如何在 eager 模式下将张量转换为 numpy 数组？在 Eager 模式下，我不需要创建 session ，因此无法使用 .eval() .

我尝试过 tf.constant() ，它给出以下错误:

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.

这里是支持代码:

filters_C = tf.get_variable('filters_C',
                        shape=[2, 2],
                        initializer=tf.ones_initializer,
                        regularizer=None,
                        trainable=True)
filters_C = tf.constant(filters_C)

Answer 1

简单地调用numpy方法:

filters_C.numpy()

这是一个 property of the EagerTensor class ，它是在急切执行中默认使用的 Tensor 子类，这解释了为什么会弹出这个属性。