Мне нужно вызвать пару простых операций над TF-Tensors, для которых я не нашел эквивалентных функций тензорного потока. Насколько я знаю, самый простой (и единственный?) Способ преобразовать тензор в массив Numpy - это запустить сеанс. К сожалению, на данный момент график еще не полностью построен, поэтому я должен закрыть этот сеанс, чтобы продолжить построение графика, а затем позже начать новый сеанс после построения графика. Когда я начинаю новый сеанс, мой загрузчик данных выбирает другие сэмплы (я думаю, из-за тасования), чем это было в первом сеансе, поэтому это не работает.
Есть ли другой способ конвертировать мои тензоры в np.arrays без запуска графика?
Разумно ли проводить более одного сеанса, если я хочу использовать одни и те же образцы данных, распространяющиеся по графику?
Есть идеи для решения этой проблемы?
Я уже пытался использовать tf.python_func (), но это работает только для быстрого выполнения. Я не предпочел бы изменить свою кодовую базу, чтобы использовать нетерпеливое выполнение, поэтому я ищу другой путь.
Заранее благодарим и извините за то, что я тензорный нуб.