Python 如何将tensorflow张量转换为字节？

在numpy中，可以按如下方式将np张量转换为字节：

import tensorflow as tf
import numpy as np

b = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=np.uint8)
bytesArr = b.tobytes()
print(bytesArr)

在tensorflow中，您可以这样创建张量，但如何将结果转换为bytearray

a = tf.cast(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]), tf.uint8)

#Do conversion here

另外：我还在处理一个封装在@tf.function中的tf模型，因此没有启用“急切执行”，这意味着我不能在张量上使用.numpy（）方法

tensorByteProto = tf.io.serialize_tensor(a)

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要从TensorProto提取字节，请使用

tensorByteProto.tensor\u内容

第二个（tf.io.serialize\u tensor）选项（tf.io.serialize\u tensor）的值似乎与numpy.tobytes（）命令的值不同。字节看起来不正确。请查看tf.io.serialize（a）.tensor_内容是否有效。如果它不起作用，那么什么是不可接受的，因为如果您看到数据类型使用Python类型（val2test），那么它将显示为字节