Tensorflow 属性错误：'；张量'；对象没有属性'；numpy'；使用版本2.4.1启用即时执行

我一直在尝试将我构建的生成器转换为tf.data.dataset。 我已经走了很长的路，现在我有了这样简单的事情

def parse_image(filename):
    file = tf.io.read_file(filename) # this will work only with filename as tensor
    image = tf.image.decode_image(file)
    return image

def transform_img(img):
  img = parse_image(img).numpy()
  img = transforms_train(image = img)["image"]
  return img

当我在文件名本身上调用transform img时，它会按预期工作。比如：

plt.imshow(transform_img(array_of_filenames[0]))

但当我把它映射到数据集时

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array_of_filenames)
dataset = dataset.map(transform_img)

我得到了标题中的错误

我又在做傻事了，不是吗？

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谢谢你的帮助

无法在tensorflow数据集的映射函数中使用numpy。否则，您需要将函数包装在

tf.py_函数

或

tf.numpy_函数

中。因此，它应该如下所示：

dataset=dataset.map（lambda:item:tf.py_函数（transform_img，[item]，[tf.float32]））

py_函数的第一个参数是您想要的预处理函数，第二个参数是要传递给函数的参数。最后一个参数是返回预处理函数的数据类型。（同样适用于
tf.numpy\u函数
）

我不记得在文档中读过这篇文章，但在教程中，您可以找到它。
谢谢，这确实是解决方案，我在这里也找到了，很高兴我能提供帮助：）