尝试打印TensorFlow对象时收到不同的错误。import numpy as np
import tensorflow as tf TensorFlow和numpy的版本分别为2.6和1.19.5。True 现在,让我们创建一个小数组并将其转换为tf对象。numpy,因为我的目标是在训练阶段打印网络的某些功能。'ExponentialDecay' object has no attribute 'eval' 我以前可以
具体来说,如果我有一个从OpKernel继承的Op,并且在其中我有一些私有成员声明为static。我可以安全地假设这个内核的所有实例化都会访问同一个静态成员吗?是否所有内核都放在同一个计算机/工作人员(可能不同的CPU)上的同一个地址空间/进程中?显然,这不适用于在分布式环境中映射到不同机器的内核。例如。 public: if (!BigRODataObject)