请问在TF2.0中如何将Tensor类型转换为EagerTensor类型呢？
本人尝试过tf.py_function()这个方法，可是该方法中自定义的函数未被调用
代码如下
def showTensor(self, inputs, output):
a = inputs.numpy()
b = output.numpy()
print(b)
print(a)
print(type(a))
print(a.shape)
return a
def Myshow_all(self, inputs, output):
y = tf.py_function(self.showTensor, [inputs, output], tf.float32)
print(y)
print(type(y))
print(y.shape)
return y
def _pooling_function(self, inputs, pool_size, strides,
padding, data_format):
output = K.pool2d(inputs, pool_size, strides,
padding, data_format,
pool_mode='max')
a = self.Myshow_all(inputs, output)
print(a)
print(type(a))
print(a.shape)
return output
tf.py_function跑着没问题 但是showTensor这个函数却未执行
求大佬解惑。
本人尝试的第二种方法是使用tf.init_scope():
但是inputs始终是Tensor而不是EagerTensor，尽管环境已由静态变为动态。
with tf.init_scope():
print(tf.executing_eagerly())
a=tf.convert_to_tensor(np.ones([2, 3]))
print(type(inputs))
print(type(a))
本人小白，已经卡一个星期了，求高人解惑。
万分感谢！！！
