https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042 获取tensor shape共有三中方式:x.shape、x.get_shape()、tf.shape(x) x.shape:返回TensorShape类型,可以直接看到shape,打印出来的形式如:(3, 5)。注意x必须是tensor类型才能调用; x.get_shape():同
x.get_shape(),只有tensor才可以使用这种方法,返回的是一个元组 代码示例 a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b_list=[[1,2,3],[3,4,5]] c_tensor=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) print(c_tensor.get_shape()) print(c_tensor.get_shape().as_list()) with tf.Session() ...
In the above code,tensor_valueis a tensor, and then the propertyshapeis called on it liketensor_value.shape; then, it returns the shape as (2,2). Either you calltensor_value.get_shape()ortf.shape(tensor_value)ortensor_value.shape, you get the same shape. To verify that, execute the...
shape 和 get_shape 返回元组,故无需 Session,可直接获取; 而tf.shape 返回 Tensor,需要 Session 【只有返回 Tensor 才需要 Session】 2. 适用对象不同 tf.shape 适用于 Tensor,还有 ndarray,list; shape 适用于 Tensor,还有 ndarray; get_shape 只适用于 Tensor; 代码如下 ### tf.shape ### 用函数获取,...
static (inferred) 和dynamic (true)获取和修改TensorShape 简要介绍 获取Tensor的shape ==static shape==:tf.Tensor.shape == tf.Tensor.get_shape() ==dynamic shape==:tf.shape(tf.Tensor) 修改Tensor的shape ==static shape==:tf.Tensor.set_shape() ==dynamic shape==:tf.reshape() tf.Tensor.sha...
reshape(pool_3, shape=[batch_size, -1]) # 因为上一层是卷积的输出是四个维度 # 但是全连接的维度只有两个,因此 卷积额输出会被提前reshape为 # 两个维度 dim = reshape.get_shape()[1].value local_1 = local_layer(names = 'local1_scope', input = reshape , w_shape = [dim, 64], b_...
.shape:返回一个tf.TensorShape的类,代表当前tensor的shape,不需要运行计算图就可以获得shape的信息。会比get_shape()略微慢一点。 三、维度操作 1.reshape t_new = tf.reshape(t, shape) 原始为 结果为 由此可知,方式为从rank小到大来梳理,然后改变形状。
看上去这个问题解决了,实际上,如果仔细来看,两个tensor中都有维度不能确定大小。通过调用get_shape()可以看到: 输出如下: 1代表没有赋予大小。 之前就已经说明TensorFlow允许传递,所以tf.sub函数能够自己发现如何在两个tensor间进行减法。 直观地来看上面的图,两个tensor的形状是匹配的,而且在指定维度上也有相同的大小...
print(h1.shape) # (32, 128)对于BasicLSTMCell，情况有些许不同，因为LSTM可以看做有两个隐状态h和c，对应的隐层就是一个Tuple，每个都是(batch_size, state_size)的形状：lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=128)h0 = lstm_cell.zero_state(32, np.float32) # 通过zero_state...
get_shape () == [ batch_size , 20 , 20 , 256 ] #从CapsNet输出向量的每一个分量开始执行卷积,每个分量上执行带32个卷积核的9×9标准卷积 capsules = [] for i in range ( self . vec_len ): # 所有Capsule的一个分量,其维度为: [batch_size, 6, 6, 32],即6×6×1×32 with tf . ...