请问为什么tf.py_function（）中自定义的函数未被调用？

Question

TF2.0中，在最大池化层的源码当中使用了tf.py_function()，自定义了一个函数，想将Tensor转为Numpy矩阵从而进行一些操作，然而程序运行时，却将自定义的函数忽略掉了，自定义函数中的print()函数未作输出，返回值为<unknow>,如果py_function()中的参数写错了，系统还是会报错的，说明py_function()这个函数运行了，但是自定义的函数未运行，这是为什么呢，是缺少修饰器么。

def Myshow_all(self,inputs):
    def showTensor(inputs):
        a=inputs.numpy()
        print(a)
        return a
    y=tf.py_function(showTensor,[inputs],tf.float32)
    print(y.shape)
    return y
def _pooling_function(self,inputs,pool_size,strides,padding,data_format):
    output=K.pool2d(inputs,pool_size,strides,padding,data_format,pool_mode='max')
    a=self.Myshow_all(inputs)
    print(a)
    print(a.shape)
    return output

Answer 1

感谢回答问题，问题已经解决。解决方法为在_pooling_function函数上加上@tf.funtion修饰器就可以用了，本人也是自己瞎尝试蒙出来的，个人猜测在静态图的情况下tf.py_function这个函数只能在，被@tf.function修饰器修饰的函数中调用，在Myshow_all上面加入@tf.function在这里是肯定不行的，因为showTensor是Myshow_all的内函数。如果自己搞学术研究的话还是用动态图吧