real=real.numpy() AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'

当你遇到`AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'`错误时，这通常意味着你试图对一个`Tensor`对象执行`numpy()`方法，但TensorFlow中的`Tensor`不是一个NumPy数组，它是在GPU上运行的计算图的一部分。要解决这个问题，你应该先将`Tensor`转换成NumPy数组。

在Keras中，如果你想要从模型的层得到可操作的数据并将其转换为NumPy数组，你可以这样做：

1. 使用`model.predict()`或`.evaluate()`方法获取预测结果，这些方法会返回一个NumPy数组。
2. 对于中间层，你需要创建一个新的模型来提取特定层的输出，然后调用其`numpy()`方法。

这里是示例代码：

# 假设你有一个已经训练好的Keras模型model
predictions = model.predict(x_test)  # x_test 是输入数据

# 如果你想获取intermediate_layer的输出作为NumPy数组
intermediate_output = model.get_layer(name='tf.concat').output
intermediate_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=intermediate_output)
intermediate_values = intermediate_model.predict(x_test)
real = intermediate_values.numpy()  # 这里可以得到NumPy数组

注意：确保`x_test`是你想要通过`intermediate_layer`处理的实际输入数据。