转换为numpy没有急切模式的张量

意味着将张量（Tensor）对象从深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）转换为NumPy数组时，不启用急切模式。

张量是表示多维数组的对象，可以在深度学习中进行各种计算。而NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了多维数组和矩阵运算的功能。

在深度学习中，通常使用深度学习框架来构建神经网络模型，并使用张量来存储和处理数据。而NumPy数组可以提供更多的数学运算和科学计算功能。

当需要在深度学习框架和NumPy之间进行数据传递或处理时，可以将张量转换为NumPy数组。转换为NumPy数组可以方便地使用NumPy库的函数和方法对数据进行处理。

急切模式（eager mode）是指在深度学习框架中启用了实时计算的模式，允许逐条执行和调试代码，而不需要先构建计算图。在急切模式下，张量对象可以像普通的NumPy数组一样进行计算和操作。

然而，并非所有的深度学习框架都支持急切模式。在一些框架中，转换为NumPy数组时，默认情况下不会启用急切模式。

转换为没有急切模式的NumPy数组有以下特点：

• 执行转换操作时不会进行实时计算，需要在转换后的NumPy数组上执行具体的计算操作。
• 转换后的NumPy数组无法直接与其他张量对象进行操作，需要将其转换回张量对象才能继续在深度学习框架中使用。

在腾讯云的深度学习相关产品中，推荐使用AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ailab）或腾讯云自研的MindSpore（https://www.mindspore.cn/）作为深度学习框架，它们提供了转换张量为NumPy数组的功能，且支持急切模式的使用。具体使用方法可以参考官方文档或开发者文档。