Tensorflow框架下报错：numpy() is only available when eager execution is enabled.

先说一个很简单粗暴但有效的方法：重启控制台

点这个小叉叉重启，在重新运行代码即可

如果不行，考虑以下三种情况：

1. Eager Execution 被禁用：在某些环境配置或特定代码中可能显式禁用了 Eager Execution。
2. 使用 TensorFlow 1.x：如果你使用的是 TensorFlow 1.x 版本，那么 Eager Execution 默认是不开启的，需要手动启用。
3. 在 tf.function 装饰器中调用 .numpy()：如果你的 .numpy() 调用发生在一个通过 tf.function 装饰的函数内，即使在 TensorFlow 2.x 中，也会因为 tf.function 强制使用静态图模式而导致这个错误。

解决策略

1. 确保使用 TensorFlow 2.x：

   • 首先确认你的 TensorFlow 版本。运行以下代码查看版本：

     import tensorflow as tf print(tf.__version__)

   • 如果版本是 1.x，考虑升级到 TensorFlow 2.x。

2. 启用 Eager Execution（如果你使用的是 TensorFlow 1.x）：

   • 在你的代码开始处添加以下代码以启用 Eager Execution：

     import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution()

3. 避免在 tf.function 中调用 .numpy()：

   • 确保 .numpy() 方法的调用不在任何 tf.function 装饰的函数内部。
   • 如果你需要在 tf.function 内部处理与张量相关的数据，使用 TensorFlow 的操作来代替 .numpy()，这样可以保持图的一致性。

4. 检查代码中的 .numpy() 调用：

   仔细检查报错指向的代码行，找出 .numpy() 方法的调用位置。确保这些调用处于合适的上下文中。