NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor报错与解决
问题
实验环境
TensorFlow2.4.1(Macbook m1 with conda-forge)
报错信息
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (sequential/simple_rnn/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you’re trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported
解决
numpy版本过高,conda安装指定版本的numpy,1.19.5即可解决问题1.
conda search numpy
conda install numpy=1.19.5 -c conda-forge
2021.8.23更新
不同平台可能在numpy的版本选取方面有所不同, 这里建议conda用户先切换到tf所在的虚拟环境(conda activate tf24), 然后使用conda search --full --name numpy, 其中显示的numpy版本逐个尝试(建议先尝试1.19.X这个大版本)应该会解决问题.
我在Windows10平台上安装TensorFlow 2.4.1之后, 使用Numpy1.20.3也会出现上述报错, 后来降低Numpy版本安装了Numpy1.19.2之后报错消失. 希望可以作为大家解决报错的一个参考.
参考
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_2/strided_slice:0) to a numpy array. T ↩︎
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- NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (while/add_8:0) to a numpy array.
代码: 报错如下: 将np.power()改成**就解决了,猜测是numpy包的原因
- NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array.
这是numpy版本与tensorflow版本不兼容导致的 tensorflow2.2 + numpy1.19.2表示没问题.
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