TensorFlow 2.6.0版本中如何读取张量（Tensor）的元素？

问题原因 #

你调用tf.disable_v2_behavior()后关闭了TensorFlow 2.x默认的*即刻执行（Eager Execution）*模式，回退到了1.x版本的静态图执行逻辑。此时定义的张量都是仅定义了计算逻辑的符号张量，没有实际运行生成数值，所以直接调用numpy()方法、用NumPy转换都会失败。同时TF 2.x的公开Keras后端接口已经移除了get_session方法，从私有路径导入的方法也存在版本兼容问题，因此第三种写法也报错。

解决方法 #

方案1（推荐）：使用原生TensorFlow 2.x写法 #

去掉tf.disable_v2_behavior()的兼容代码，默认开启即刻执行模式，直接调用numpy()方法即可读取张量元素：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) 
# 直接读取张量值
print(a.numpy())

方案2：保留1.x兼容逻辑的写法 #

如果必须保留tf.disable_v2_behavior()的兼容设置，按照TensorFlow 1.x的静态图规则，创建会话运行张量后即可取值：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
import numpy as np

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) 

# 创建会话执行张量获取数值
with tf.Session() as sess:
    a_value = sess.run(a)
    print(a_value)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aymane_it