Cannot convert a symbolic Tensor (bidirectional_2/forward_lstm_2/strided_slice:0) to a numpy array.

这个错误通常发生在尝试将一个符号张量转换为NumPy数组时。符号张量是在TensorFlow图中定义的节点，它们不包含任何值，只包含计算图中操作的描述。要将符号张量转换为NumPy数组，需要使用会话或运行中的函数来评估它们。

例如，假设您有一个名为`my_tensor`的符号张量，并且您想将其转换为NumPy数组，您可以这样做：

import tensorflow as tf

# 定义一个符号张量
my_tensor = tf.constant([1, 2, 3])

# 创建一个TensorFlow会话
with tf.Session() as sess:
    # 使用会话运行张量并将其转换为NumPy数组
    my_array = my_tensor.eval()

# 打印NumPy数组
print(my_array)

如果您正在使用TensorFlow 2.0及更高版本，则可以使用`tf.function`装饰器来定义一个运行时函数，并在其中评估符号张量。例如：

import tensorflow as tf

# 定义一个符号张量
my_tensor = tf.constant([1, 2, 3])

# 定义一个运行时函数来评估符号张量
@tf.function
def get_array():
    return my_tensor.numpy()

# 调用运行时函数并获取NumPy数组
my_array = get_array()

# 打印NumPy数组
print(my_array)

希望这可以帮助您解决问题。