TensorFlow中调用方法返回输入并在模型中使用的报错解决

错误原因 #

调用tf.convert_to_tensor时传入的是firstMethod函数对象本身，而非函数执行后返回的numpy数组，TensorFlow不支持将函数类型转为张量，因此触发报错。

修复方法 #

在firstMethod后添加括号执行函数，拿到它返回的numpy数组后再做张量转换即可，修改后的代码如下：

def secondMethod(model):
    # 调用firstMethod获取返回数组后再转张量
    tf.print(tf.convert_to_tensor(firstMethod(), dtype = tf.float32))
    
secondMethod(model)    

如果后续需要使用当前模型权重完成预测，可扩展为如下写法：

def secondMethod(model):
    # 拿到输入数组
    input_data = firstMethod()
    # 打印输入验证
    print("输入集合：", input_data)
    # 推理模式调用模型获取预测结果，避免训练相关层影响输出
    pred = model(input_data, training=False)
    print("模型预测结果：", pred.numpy())
    
secondMethod(model)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sergey_208