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我试图在numpy里面使用cnn_model.evaluate()，但它给了AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'。我曾经使用and insidenumpy计算准确性和均方误差tf.keras.metrics.Accuracy()tf.keras.metrics.MeanSquaredError()cnn_model.evaluate()

我用谷歌搜索了它，在 tensorflow 文档中，它说

“Estimator 的调用方法将在启用 Eager Execution 的情况下工作。但是，model_fn 和 input_fn 不会立即执行，Estimator 将在调用所有用户提供的函数（包括钩子）之前切换到图形模式，因此它们的代码必须兼容图形模式执行。”

所以，我想知道如何将当前的 tf 1.x 代码更新为 tf 2.1.0 代码，同时还使用上述信息。

我目前的代码是：

eval_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(train_inputs, dtype=np.float32)},
    y=np.array(train_labels, dtype=np.float32),
    #y=np.array(train_labels),
    batch_size=1,
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

eval_results = CNN.evaluate(input_fn=eval_input_fn)

到目前为止，我尝试的是添加tf.compat.v1.enable_eager_execution()到 1）所有导入之后的代码开头，2）在导入 tf 之后的下一行，3）在声明 eval_input_fn 之前的行，4）在调用 eval_results 之前的行，5）在 CNN 内部模型定义。这一切都未能打开渴望模式。

我发现的另一个选项是删除 @tf.function 装饰器，但我不知道这意味着什么以及如果删除了 @tf.function 如何传递 input_fn。

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