将自定义网络层 输入是numpy 数组转换上一次层输出为numpy时 出现AttributeError Tensor object has no attribute numpy 如何解决AttributeError module tensorflow has no attribute Session

这两个错误可能是由于使用了不同版本的TensorFlow导致的。

对于第一个错误，可以尝试使用tf.keras.backend.eval()代替numpy()方法来将Tensor转换为numpy数组。

例如：

import tensorflow as tf

# 假设x是一个Tensor
x_np = tf.keras.backend.eval(x)

对于第二个错误，可能是由于TensorFlow 2.x不再支持Session的原因。可以尝试使用Eager Execution模式来代替Session。

例如：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# 定义计算图
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b)

# 创建Session并运行计算图
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

或者，可以考虑升级到TensorFlow 2.x并使用Eager Execution模式。