OperatorNotAllowedInGraphError: Using a symbolic `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.

这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及以上版本中使用了旧的TensorFlow 1.x语法。解决方法有两种：

1. 将代码修改为TensorFlow 2.x的语法；
2. 为涉及TensorFlow运算的函数添加装饰器@tf.function，将其转换为Eager模式。

您可以尝试使用第二种方法，例如：

@tf.function
def my_func(x):
    y = tf.reduce_sum(x)
    return y > 0

result = my_func(tf.constant([1, 2, 3]))

如果您需要更多帮助，请提供更多上下文和代码。

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File "E:\LearningData\graduate student\edge computing\experiment\pointer network\Actor_CriticPointer_Network-TSP-master\Actor_CriticPointer_Network-TSP-master\a3c.py", line 77, in __init__ self.out = np.array(self.out) File "E:\LearningData\Anaconda\envs\dqn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 923, in __array__ f"Cannot convert a symbolic tf.Tensor ({self.name}) to a numpy array." NotImplementedError: Cannot convert a symbolic tf.Tensor (decoder/decoder/attention_weights/ArgMax: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.

这个错误是因为你尝试将一个 TensorFlow 的 Tensor 对象转换为 NumPy 数组，但是 TensorFlow 不支持这种转换。具体来说，在你的代码中有一个地方出现了这个错误：在第 77 行，你尝试将 `self.out` 转换为 NumPy 数组，但是其中包含了一个 TensorFlow 的 Tensor 对象 `decoder/decoder/attention_weights/ArgMax:0`。

要解决这个问题，你需要确保在使用 TensorFlow 的 Tensor 对象时，不要尝试将其转换为 NumPy 数组。你可以修改代码，使用 TensorFlow 的相关方法来处理 Tensor 对象，而不是直接使用 NumPy 方法。例如，你可以使用 TensorFlow 的 `eval()` 方法来获取 Tensor 对象的值，或者使用 TensorFlow 提供的其他方法来进行处理。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时问我。

ValueError: Layer add_2 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'numpy.ndarray'>. Full input: [array([[0.31075068], [0.30889946], [0.31210937], ..., [0.62409986], [0.62394701], [0.6311481 ]]), <tf.Tensor 'activation_5/Sigmoid:0' shape=(?, 1) dtype=float32>]. All inputs to the layer should be tensors.

这个错误提示表明，在Layer "add_2"中，输入的类型不是符号张量，而是NumPy数组。

这可能是因为在调用Layer "add_2"时，您的代码中可能将NumPy数组作为输入传递给了该层。这是不允许的，因为所有输入都应该是符号张量。

一种解决方法是将NumPy数组转换为符号张量。您可以尝试使用`tf.convert_to_tensor()`函数将NumPy数组转换为TensorFlow符号张量，如下所示：

import tensorflow as tf

output_data = tf.convert_to_tensor(trainY) + res

这样可以将NumPy数组转换为符号张量，然后与res相加，得到最终的输出张量。

另外，您还需要检查您的代码中是否有其他地方也出现了类似的错误，如果有，也需要使用`tf.convert_to_tensor()`函数将NumPy数组转换为符号张量。