Как преобразовать тензорный объект в массив без добавления в граф?

Question

У меня в основном есть цикл for, где мне нужно выполнить прогноз, чтобы что-то вычислить.

for i in range(0,6,1):
        episodes, n_actions = util.record_episode(env,num = 2)
        data, actions, targets = util.forward_data(episodes)
        new_image, pred_image, action = latent_model.predict([(data - np.mean(data, axis=0)) / 255])
        latent_actions = tf.Variable(models.argmin_mse(new_image,np.moveaxis(np.repeat(np.array([targets]),4,axis = 0),0,1)))

Однако, когда я смотрю большое количество эпизодов, у меня заканчивается память. Я попытался сделать вычислительный граф статичным, чтобы увидеть, происходит ли что-то смешное. Получается, что tf.Variable добавляет что-то к графику?

Может ли кто-нибудь помочь мне преобразовать мой тензор в массив numpy без нехватки памяти?