TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化（支持tf1.x-tf2.x）
TF 1.x版本
有时候解决起来很简单，就是错误比较难找到，所以我推荐的方法为将数据进行显式的转化。
- Numpy2Tensor
虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换：
data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy)
- Tensor2Numpy
网络输出的结果仍为Tensor，当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误。解决方法：
with tf.Session() as sess:
data_numpy = data_tensor.eval()
TF 2.x版本
- Numpy2Tensor（与1.x版本相同）
虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换：
data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy)
- Tensor2Numpy
由于2.x版本取消了session机制，开发人员可以直接执行 .numpy()方法转换tensor：
data_numpy = data_tensor.numpy()