AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy' in Tensorflow 2.1
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy' in Tensorflow 2.1
我正在尝试在 Tensorflow 2.1 中转换 Tensor
的 shape
属性,但出现此错误:
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
我已经检查过 tf.executing eagerly()
的输出是 True
,
一些上下文:我从 TFRecords 加载 tf.data.Dataset
,然后应用 map
。映射函数正在尝试将数据集样本之一 Tensor
的 shape
属性 转换为 numpy:
def _parse_and_decode(serialized_example):
""" parse and decode each image """
features = tf.io.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'encoded_image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'kp_flat': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
'kp_shape': tf.io.FixedLenFeature([3], tf.int64),
}
)
image = tf.io.decode_png(features['encoded_image'], dtype=tf.uint8)
image = tf.cast(image, tf.float32)
kp_shape = features['kp_shape']
kp_flat = tf.sparse.to_dense(features['kp_flat'])
kp = tf.reshape(kp_flat, kp_shape)
return image, kp
def read_tfrecords(records_dir, batch_size=1):
# Read dataset from tfrecords
tfrecords_files = glob.glob(os.path.join(records_dir, '*'))
dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_files)
dataset = dataset.map(_parse_and_decode, num_parallel_calls=batch_size)
return dataset
def transform(img, labels):
img_shape = img.shape # type: <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>`
img_shape = img_shape.numpy() # <-- Throws the error
# ...
dataset = read_tfrecords(records_dir)
这会引发错误:
dataset.map(transform, num_parallel_calls=1)
虽然这非常有效:
for img, labels in dataset.take(1):
print(img.shape.numpy())
编辑: 尝试访问 img.numpy()
而不是 img.shape.numpy()
会在上面的转换器和代码中导致相同的行为。
我检查了 img_shape
的类型,它是 <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
。
有没有人在新版本的 Tensorflow 中解决了此类问题?
您的代码中的问题是您不能在映射到 tf.data.Datasets
的函数内部使用 .numpy()
,因为 .numpy()
是 Python 代码而不是纯 TensorFlow 代码.
当您使用像 my_dataset.map(my_function)
这样的函数时,您只能在 my_function
函数中使用 tf.*
函数。
这不是 TensorFlow 2.x 版本的错误,而是关于如何在幕后出于性能目的生成静态图的错误。
如果您想在映射到数据集的函数中使用自定义 Python 代码,则必须使用 tf.py_function()
,文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_function。在数据集上映射时,确实没有其他方法可以混合 Python 代码和 TensorFlow 代码。
您也可以参考这个问题了解更多信息;这正是我几个月前问过的问题:
我正在尝试在 Tensorflow 2.1 中转换 Tensor
的 shape
属性,但出现此错误:
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
我已经检查过 tf.executing eagerly()
的输出是 True
,
一些上下文:我从 TFRecords 加载 tf.data.Dataset
,然后应用 map
。映射函数正在尝试将数据集样本之一 Tensor
的 shape
属性 转换为 numpy:
def _parse_and_decode(serialized_example):
""" parse and decode each image """
features = tf.io.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'encoded_image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'kp_flat': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
'kp_shape': tf.io.FixedLenFeature([3], tf.int64),
}
)
image = tf.io.decode_png(features['encoded_image'], dtype=tf.uint8)
image = tf.cast(image, tf.float32)
kp_shape = features['kp_shape']
kp_flat = tf.sparse.to_dense(features['kp_flat'])
kp = tf.reshape(kp_flat, kp_shape)
return image, kp
def read_tfrecords(records_dir, batch_size=1):
# Read dataset from tfrecords
tfrecords_files = glob.glob(os.path.join(records_dir, '*'))
dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_files)
dataset = dataset.map(_parse_and_decode, num_parallel_calls=batch_size)
return dataset
def transform(img, labels):
img_shape = img.shape # type: <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>`
img_shape = img_shape.numpy() # <-- Throws the error
# ...
dataset = read_tfrecords(records_dir)
这会引发错误:
dataset.map(transform, num_parallel_calls=1)
虽然这非常有效:
for img, labels in dataset.take(1):
print(img.shape.numpy())
编辑: 尝试访问 img.numpy()
而不是 img.shape.numpy()
会在上面的转换器和代码中导致相同的行为。
我检查了 img_shape
的类型,它是 <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
。
有没有人在新版本的 Tensorflow 中解决了此类问题?
您的代码中的问题是您不能在映射到 tf.data.Datasets
的函数内部使用 .numpy()
,因为 .numpy()
是 Python 代码而不是纯 TensorFlow 代码.
当您使用像 my_dataset.map(my_function)
这样的函数时,您只能在 my_function
函数中使用 tf.*
函数。
这不是 TensorFlow 2.x 版本的错误,而是关于如何在幕后出于性能目的生成静态图的错误。
如果您想在映射到数据集的函数中使用自定义 Python 代码,则必须使用 tf.py_function()
,文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_function。在数据集上映射时,确实没有其他方法可以混合 Python 代码和 TensorFlow 代码。
您也可以参考这个问题了解更多信息;这正是我几个月前问过的问题: