解决NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array.问题

问题描述：
PyCharm中通过Tensorflow，采用tf.keras方式搭建神经网络模型时出现报错：NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (sequential/simple_rnn/rided_slice:0) to a numpy array.
This error may indicate that you’re trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported.

现有配置：
PyCharm 2022.2
在Anaconda搭建的python环境(TF2.3)：
python 3.8
tensorflow 2.3
numpy 1.23.1
pandas 1.5.0

问题原因及解决方法：
numpy版本过高，应降低其版本。

#打开Anaconda Prompt，进入TF2.3环境。
(base) C:\Users\Queena>conda activate TF2.3

#查看当前numpy版本
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.23.1

#卸载现有1.23.1版本的numpy
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip uninstall numpy
Successfully uninstalled numpy-1.23.1

#查看可以安装的numpy版本，在1.19版本附近进行尝试，寻找可以解决问题的版本。
(TF2.3) C:\Users\Queena>conda search --full --name numpy

#我选择numpy 1.19.2版本即可正常工作，遂安装1.19.2版本numpy.
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip install numpy==1.19.2

#若在安装numpy 1.19.2过程中，出现报错PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels.则需要将conda-forge添加到搜索路径后，再进行安装。
(TF2.3) C:\Users\Queena>conda config --append channels conda-forge
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip install numpy==1.19.2

#安装完成再次查看numpy版本
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.19.2

此时运行程序，如题的报错不再出现，但存在pandas与numpy版本不匹配的问题，即pandas 1.5.0要求numpy >1.20。这时需要降低pandas版本，如下：

#查看现有pandas版本
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.5.0

#卸载当前版本的pandas
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip uninstall pandas
Successfully uninstalled pandas-1.5.0

#查看可以安装的pandas版本。
(TF2.3) C:\Users\Queena>conda search --full --name pandas

#选择pandas 1.1.5进行安装
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip install pandas==1.1.5

#安装完成再次查看pandas版本
(TF2.3) C:\Users\Queena>pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.1.5

经过上述操作后的配置：
PyCharm 2022.2
在Anaconda搭建的python环境(TF2.3)：
python 3.8
tensorflow 2.3
numpy 1.19.2
pandas 1.1.5

注：若日后需要升级numpy版本，可采用：pip install --upgrade numpy

至此问题得以解决！