我成功地把TensorGPU变成了np。数组使用以下 :

np.array(tensor_gpu.as_cpu())

(直接使用TensorGPU只会导致包含TensorGPU的单元素数组)。

为了这个命令，我找了好几天。

这对我来说在任何会议之外或类似的事情都很有效。

# you get an array = your tensor.eval(session=tf.compat.v1.Session())
an_array = a_tensor.eval(session=tf.compat.v1.Session())

https://kite.com/python/answers/how-to-convert-a-tensorflow-tensor-to-a-numpy-array-in-python

你可以用以下方法将tensorflow中的张量转换为numpy数组。

第一: 使用np.array (your_tensor)

第二: 使用your_tensor.numpy

要将张量转换回numpy数组，只需在转换后的张量上运行.eval()。

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。

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!