python - 如何在不添加到图形的情况下将张量对象转换为数组？

Question

我基本上有一个 for 循环，我需要在其中运行预测以计算某些东西。

for i in range(0,6,1):
        episodes, n_actions = util.record_episode(env,num = 2)
        data, actions, targets = util.forward_data(episodes)
        new_image, pred_image, action = latent_model.predict([(data - np.mean(data, axis=0)) / 255])
        latent_actions = tf.Variable(models.argmin_mse(new_image,np.moveaxis(np.repeat(np.array([targets]),4,axis = 0),0,1)))

但是，当我播放大量剧集时，我最终会耗尽内存。我试图将计算图设为静态，以查看是否发生了有趣的事情。事实证明，'tf.Variable' 正在向图中添加一些东西？

有人可以帮我将张量转换为 numpy 数组而不会耗尽内存吗？

标签： pythontensorflowkeras