为什么在传递两个 TensorFlow 变量对象时，numpy 点积函数 returns 出错？
Why does the numpy dot product function returns an error when passed two TensorFlow Variable objects?
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.Variable([[12, 13], [12, 13]])
b = tf.Variable([[12, 13], [12, 13]])
print(np.dot(a, b))
以上代码returns错误：
TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given.
我知道 TensorFlow 有一个用于矩阵乘法的内置方法，但我很好奇为什么 np.dot 方法不起作用，特别是对于 tensorflow 变量对象（它似乎对 tensorflow.constant对象）。
其他方法，如np.square、np.sqrt等都可以用这个，但好像只有np.dot特别不行。
编辑：我想知道为什么 这些对象在传递给np.dot 函数时尤其不起作用。我意识到有多种方法可以找到两个 tf.Variable 对象之间的点积
这似乎是 TensorFlow 中的错误。请参阅 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/46563。截至 2021 年 7 月 12 日，没有对导致问题的 github 问题进行解释。
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.Variable([[12, 13], [12, 13]])
b = tf.Variable([[12, 13], [12, 13]])
print(np.dot(a, b))
以上代码returns错误：
TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given.
我知道 TensorFlow 有一个用于矩阵乘法的内置方法，但我很好奇为什么 np.dot 方法不起作用，特别是对于 tensorflow 变量对象（它似乎对 tensorflow.constant对象）。
其他方法，如np.square、np.sqrt等都可以用这个，但好像只有np.dot特别不行。
编辑：我想知道为什么 这些对象在传递给np.dot 函数时尤其不起作用。我意识到有多种方法可以找到两个 tf.Variable 对象之间的点积
这似乎是 TensorFlow 中的错误。请参阅 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/46563。截至 2021 年 7 月 12 日，没有对导致问题的 github 问题进行解释。