No default session is registered. Use `with sess.as_default()` or pass an explicit session to `eval(session=sess)`

这个错误通常是由于您尝试在没有默认会话的情况下使用 `eval()` 方法或 `run()` 方法引起的。在 TensorFlow 2.0 及更高版本中，不再需要默认会话，并且可以直接使用 `numpy()` 方法将张量对象转换为 NumPy 数组对象。

如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本，则需要在 `eval()` 方法或 `run()` 方法中使用默认会话。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个 TensorFlow 张量对象
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个默认会话
with tf.Session() as sess:
    # 将 TensorFlow 张量对象转换为 NumPy 数组对象
    x_np = x.eval(session=sess)

# 现在可以将 NumPy 数组对象传递给需要 NumPy 数组对象的函数或方法
y = np.sum(x_np)

请注意，在使用默认会话时，您需要在 `with` 语句块中创建会话，并在 `eval()` 方法或 `run()` 方法中使用 `session=sess` 参数将会话作为参数传递。

如果您使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则不需要使用默认会话，可以直接使用 `numpy()` 方法将张量对象转换为 NumPy 数组对象，例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个 TensorFlow 张量对象
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 将 TensorFlow 张量对象转换为 NumPy 数组对象
x_np = x.numpy()

# 现在可以将 NumPy 数组对象传递给需要 NumPy 数组对象的函数或方法
y = np.sum(x_np)