将tensor转化为numpy数组

提前声明：
该方法不适用于Lambda自定义层内部将tensor类型转化为numpy数组进而操作。这种时候如果你使用的是tensorflow作后端的话，可以在Lambda层内部使用tensorflow的一些函数直接在张量类型上实现自己的想法和需求。

利用keras.backend.eval(x)好像就可以直接实现：

>>> from keras import backend as K
>>> kvar = K.variable(np.array([[1, 2], [3, 4]]), dtype='float32')  # 将numpy转化为tensor
>>> K.eval(kvar)  # 将numpy转化为tensor
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]], dtype=float32)

附一个TensorFlow关于tensor的简介
张量简介