Tensorflow 将张量变量（非常量）转换为numpy数组？

我正在将嵌入从CNN模型的最后一个完全连接层转换为numpy阵列。目前，嵌入是一个变量张量，它不是常数。我想知道如何将其转换为numpy数组。

您应该将张量值指定给会话中的一个变量！ 像这样的。这是为了从初始阶段取出瓶颈值。希望这有帮助

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    im_input = graph.get_tensor_by_name('inception/ExpandDims:0')
    Bottle_neck_values = []
    m = train.shape[0]
    indices = np.arange(m)
    for index in tqdm(range(0, m, 1)):
        batch = indices[index:index + 1]
        Bottle_neck_values.append(sess.run(bottleneck, feed_dict= 
                                                   {im_input:train[batch]}))
    df = pd.DataFrame(np.array(np.squeeze(Bottle_neck_values)))
    df.to_csv("./bottleneck/Bottle_neck_values.csv", index=False)

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总会有一条消息说InvalidArgumentError：您必须使用dtype float[[Node:placeholder=placeholder[dtype=DT_float，shape=，_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0”]（）]为占位符张量“占位符”提供一个值