在tensorflow 20中 自定义的网络层call函数里无法调用numpy 函数

在 TensorFlow 2.0 中，自定义的网络层 call 函数返回的是一个张量（Tensor），而不是一个 NumPy 数组。如果需要将张量转换为 NumPy 数组，可以使用 .numpy() 方法，但是需要确保该张量的计算已经在 TensorFlow 中完成，否则会引发错误。

如果需要在自定义的网络层 call 函数中调用 .numpy() 方法，可以使用 tf.keras.backend.eval() 方法，该方法会在 TensorFlow 中计算张量并返回一个 NumPy 数组。示例代码如下：

import tensorflow as tf

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyLayer, self).__init__()

    def call(self, inputs):
        # 使用 tf.keras.backend.eval() 方法将张量转换为 NumPy 数组
        x_np = tf.keras.backend.eval(inputs)
        # 对 NumPy 数组进行操作
        x_np = x_np * 2
        # 将 NumPy 数组转换为张量
        x = tf.convert_to_tensor(x_np)
        return x

需要注意的是，使用 tf.keras.backend.eval() 方法会将计算转移到 TensorFlow 中，可能会影响性能。因此，应该尽可能地在 TensorFlow 中进行计算，避免在自定义的网络层 call 函数中调用 .numpy() 方法。