您可以使用keras后端函数。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import backend 

sess = backend.get_session()
array = sess.run(< Tensor >)

print(type(array))

<class 'numpy.ndarray'>

我希望这能有所帮助!

要将张量转换回numpy数组，只需在转换后的张量上运行.eval()。

一个简单的例子是，

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    a=tf.random_normal([2,3],0.0,1.0,dtype=tf.float32)  #sampling from a std normal
    print(type(a))
    #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
    tf.InteractiveSession()  # run an interactive session in Tf.

n 现在如果我们想把这个张量a转换成一个numpy数组

    a_np=a.eval()
    print(type(a_np))
    #<class 'numpy.ndarray'>

就这么简单!

我已经面对并解决了张量->ndarray转换在张量表示(对抗)图像的特定情况下，通过cleverhans库/教程获得。

我认为我的问题/答案(在这里)也可能是一个有用的例子，对其他情况。

我是TensorFlow的新手，我的结论是经验的:

看起来为了成功，tensor.eval()方法可能还需要输入占位符的值。 Tensor可以像一个函数一样工作，需要它的输入值(提供给feed_dict)来返回一个输出值，例如:

array_out = tensor.eval(session=sess, feed_dict={x: x_input})

请注意，在我的例子中，占位符的名称是x，但我认为您应该为输入占位符找出正确的名称。 X_input是一个包含输入数据的标量值或数组。

在我的案例中，提供sess也是强制性的。

我的示例还包括matplotlib图像可视化部分，但这是OT。

关于Tensorflow 2.x

以下通常工作，因为默认情况下立即执行是激活的:

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
b = tf.add(a, 1)

print(a.numpy())
# [[1 2]
#  [3 4]]

然而，由于很多人似乎都在发布错误:

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

我认为在图形模式下调用tensor.numpy()是行不通的。这就是为什么你会看到这个错误。这里有一个简单的例子:

import tensorflow as tf

@tf.function
def add():
  a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])                 
  b = tf.add(a, 1)
  tf.print(a.numpy()) # throws an error!
  return a
add()

这里可以找到一个简单的解释:

从根本上讲，不能将图张量转换为numpy数组，因为图不在Python中执行——因此在图执行时没有numpy。[…]

TF文档也值得一看。

关于使用Tensorflow 2.x的Keras模型

这也适用于Keras模型，它被封装在tf中。默认为。如果你真的需要运行tensor.numpy()，你可以在model.compile(*)中设置参数run_eager =True，但这将影响模型的性能。

如果你看到有一个方法_numpy()， 例如，对于一个EagerTensor，简单地调用上面的方法，你将得到一个ndarray。