极客教程Numpy NotImplementedError: 无法将符号张量转换为numpy数组
在本文中，我们将介绍Numpy中出现的一个异常情况：NotImplementedError: 无法将符号张量转换为numpy数组。当你使用TensorFlow等框架中的符号计算时，如果想要将其中的符号张量（symbolic tensor）转换为numpy数组（numpy array），就会出现这个异常情况。
阅读更多：Numpy 教程
符号计算和numpy计算
在深度学习中，我们经常使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型构建和训练。这些框架中使用的计算方式是符号计算，也就是说，在运行模型之前，我们并不知道输入的数据具体是什么样的，因此我们只能定义它们的类型和形状，这些定义称为符号张量（symbolic tensor）。如下所示：
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None], name='y')
在这个例子中，我们使用TensorFlow定义了两个符号张量x和y，x是一个形状为（None，784）的浮点数张量，y是一个形状为（None，）的整数张量。
相应地，numpy是一个数值计算库，能够处理各种多维数组和矩阵运算。numpy中的数组可以直接转换为python中的列表或元组，也可以作为模型的输入或输出。如下所示：
import numpy as np
a = np.zeros((3, 4))
b = np.array([1, 2, 3, 4])
在这个例子中，我们使用numpy定义了一个形状为（3，4）的数组a，以及一个形状为（4，）的数组b。
我们可以通过numpy数组进行一些简单的操作，如下所示：
c = b*2
d = np.sum(a, axis=1)
在这个例子中，我们将数组b中的每个元素都乘以2，得到了数组c，同时，我们计算了数组a每一行元素的和，得到了数组d。
无法转换的原因
在上面的例子中，numpy中的数组和TensorFlow中的符号张量是可以相互转换的。但是，在使用符号计算时，一定要注意，有些符号张量是无法直接转换为numpy数组的，因为它们没有明确的值，例如：
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.random_normal([100, 100]))
在这个例子中，我们定义了一个形状为（100，100）的随机浮点数张量x，但是x并没有具体的值，它只是一个符号张量。如果我们进行如下操作：
import numpy as np
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
np_x = np.array(sess.run(x))
这时就会出现NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array这个异常情况，因为x是一个符号张量，不包含具体的数值，无法转换为numpy数组。
解决方法
对于上面的例子，我们可以通过向TensorFlow传递具体的值，使得符号张量变为具体的张量，然后再转换为numpy数组。例如：
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.random_normal([100, 100]))
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
x_val = sess.run(x)
np_x = np.array(x_val)
在这个例子中，我们使用了Session的run方法，强制求出符号张量x的具体值，然后再转换为numpy数组。这样就避免了NotImplementedError异常。
此外，在使用TensorFlow等符号计算框架时，还可以使用其它方法来避免NotImplementedError异常：
- 使用numpy的random模块生成numpy数组，然后使用TensorFlow的convert_to_tensor方法将其转换为符号张量。
- 在构建模型时，避免使用符号张量。
总结
在本文中，我们介绍了在使用符号计算框架（如TensorFlow）时可能遇到的NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array异常情况，以及解决这个问题的方法。深度学习框架使用符号计算进行模型构建和训练，符号张量是一种常见的用于定义输入、输出和模型参数的张量类型，但是对符号张量的转换需要特别注意，否则可能会遇到异常情况。