Unknown shape and known rank: 只知道Rank,所有维度的大小都不知道, 比如 (None, None, None) Unknown shape and rank 这是比较特殊的情况, Rank, Shape 都不知道 因为TensorFlow 是先定义, 后执行, 有些信息在运行 Computation Graph 的时候再运算, 所以会出现上述在定义时, 未知的情况。 参考文档: [1]Un...
Shape: 每个 Tensor 都有一个形状(shape),描述了它在各个维度上的大小。例如,一个形状为[2, 3]的张量表示一个 2 行 3 列的二维数组。 Data Type: 张量可以有不同的数据类型,如float32、int32、bool等。 Operations: TensorFlow.js 提供了大量的数学运算符和函数,用于在张量上进行元素级别的操作、矩阵乘法、...
关于tensor的rank、shape属性对应的api: import tensorflow as tf a = tf.constant(5) # Tensor.shape返回类型为TensorShape # a.shape等效于a.get_shape() shape = a.shape.as_list() # 用TensorShape.as_list()将shape值转化为list print(shape) # 输出: [] rank = a.shape.ndims # 用TensorShape....
shape为空表示这不是一个向量,而是标量,它们虽然包含的数值相同,但是意义是不同的,在实际运算的时候是不能混用的! shape可以说是tensor最重要的属性,我们在使用时一定要搞清楚每个变量的shape,这是算法工程师的基本功。 我们继续来看tensor的创建,除了通过torch.tensor方法创建tensor之外,还有其他几种常用的方式。比如...
tensorflow as tftf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式。 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1。(当然如果存在多个-...
tensorflow as tftf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式。 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1。(当然如果存在多个-...
实际上,在 TensorFlow 1.0 之前的版本中tf.Tensor没有.shape属性。您应该改用Tensor.get_shape()方法: train_data = tf.reshape(train_data,[400, 1]) print"train_data.shape: "+str(train_data.get_shape()) 请注意,通常您可能无法获得 TensorFlow 操作结果的实际形状。在某些情况下,形状将是一个计算值...
tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实 例 实验发现，tensorflow的tensor张量的shape不⽀持直接作为tf.max_pool的参数，⽐如下⾯这种情况（⼀个错误的⽰范）：self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, ...
tensorflow输出tensor尺寸 tensorflow input_shape,1、其中其使用input_shape=(12,),这个指的是输入一维的数据,其例子如下:#asfirstlayerinaSequentialmodelmodel=Sequential()model.add(Reshape((3,4),input_shape=(12,)))#now:model.output_shape==(None,3,4)#note:
在PyTorch中,Tensor.size()和Tensor.shape实际上是相同的概念,只是访问方式不同。它们都用于获取张量(Tensor)的维度大小。 基础概念 Tensor:在深度学习中,张量是基本的数据结构,类似于多维数组。它可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。 size():这是一个方法,用于返回一个表示张量各维度大小的元组。