操作系统：Win10，编译工具：notebook，语言：python

在学习Mnist手写数据集的时候，遇到这种问题。使用Tensorflow2.2-gpu版本

plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(1, n):

    ax = plt.subplot(2, n, i)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))

    ax = plt.subplot(2, n, i + n)
    plt.imshow(decode_test[i].reshape(28, 28))

 出现这种问题：

AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object has no attribute 'reshape'

解决办法：因为这里x_test[i]是一个Tensor向量，而plt绘图工具，其期望输入的是一个numpy数组，而不是tensor对象，需要用numpy转换一下属性 ，再reshape。

n = 10

plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(1, n):

    ax = plt.subplot(2, n, i)
    plt.imshow(np.array(x_test[i]).reshape(28, 28))

    ax = plt.subplot(2, n, i + n)
    plt.imshow(np.array(decode_test[i]).reshape(28, 28))

 输出：

如果直接写成 

 x_test[i].numpy() 

好像也是可以的，本人暂未尝试过。不过也有可能报错。其原因是numpy只在CPU上操作，而Tensor可以在CPU或GPU上操作。如果出现报错则可能是在测试的时候使用了GPU。可以改写成

  x_test[i].cpu().numpy() 

后，再reshape。 

学习记录一下~

(2021.11.23日 发布第一版) 

(2022.10.08日 修改内容: 添加了 输出 下面的内容，由于原始代码删除了，所以暂未尝试过~)