用tensorflow时numpy函数无法提示

当你在TensorFlow环境中尝试使用NumPy函数时，可能会遇到一些问题，因为TensorFlow有自己的数学运算库，它通常会优先于NumPy。尽管如此，你可以在`tf.numpy_function`或者`tf.py_func`这样的API上手动应用NumPy函数，这样可以将计算转移到Python层面，并允许你正常使用NumPy。

例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个Tensorflow操作
x = tf.Variable(np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]))

# 使用tf.numpy_function执行NumPy操作
@tf.function
def apply_numpy(x):
    return np.mean(x)

y = apply_numpy(tf.cast(x, tf.float32))  # 需要把Tensor转换成float才能使用numpy函数

在这个例子中，`np.mean()`函数是在Python级别计算的，因此不会直接在TensorFlow图中可用。如果你需要在TensorFlow图中使用NumPy函数，可能需要考虑其他方式，比如编写自定义的TensorFlow操作（ops）。