TensorFlow has a built-in functionget_shape()that returns the tensor shape on which it is called. In simpler words, if you have created a tensor containing values and want to know its dimension or size, call the
在初学时,可以认为静态维度是tensor的原始维度,如果定义tensor时具体指定了tensor各个维度的具体值,就可以确定tensor的静态维度,而只有当定义tensor时至少一个维度使用了None,tensor的静态维度才可以使用set_shape()来指定。 在改变和查询动态维度中,tensor的动态维度使用tf.reshape(),查询tensor的动态维度采用tf.shape()...
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,...
a.device #设置计算该tensor的设备 a=tf.get_variable(name='a',shape=[1,2],initializer=tf.constant_initializer([1,2])) tf.get_variable_scope().reuse_variables()#该操作使得tf.get_variable()变量可以重复构建 a=tf.get_variable(name='a',shape=[1,2],initializer=tf.constant_initializer([1,2...
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...
# 1. 用 get_variable 也无法获取这个已存在的变量,提示已经存在,可见不是在获取,而是在新建 # 2. 用 get_variable 新建一个同名的变量,显然也会提示已存在 gv1 = tf.get_variable(name='gv1', shape=(2, 3)) print(gv1) # <tf.Variable 'gv1:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref> ...
总结一下,我们有了mnitst.train.images 2D tensor,当调用get_shape()时显示的结果为: TensorShape([Dimension(60000),Dimension(784)]) 第一维度索引了每一张照片,第二维索引了照片中每一像素。Tensor中每一元素是该像素强度值,该值介于0到1之间。
只需通过graph.get_tensor_by_name()方法获取需要的op,并且在此基础上建立图,看一个简单例子,假设我们需要在训练好的VGG网络使用图,并且修改最后一层,将输出改为2,用于fine-tuning新数据: ... ... saver = tf.train.import_meta_graph('vgg16.meta') # 访问图 graph = tf.get_default_graph() #访问...
defget_image_batch(data_file,batch_size):data_names=[os.path.join(data_file,k)forkinos.listdir(data_file)]#这个num_epochs函数在整个Graph是local Variable,所以在sess.run全局变量的时候也要加上局部变量。 filenames_queue=tf.train.string_input_producer(data_names,num_epochs=50,shuffle=True,capaci...
)# output_conv =vgg_graph.get_tensor_by_name('conv5_3:0')# Stop the gradient for fine-tuningoutput_conv_sg = tf.stop_gradient(output_conv) # It's an identity function# Build further operationsoutput_conv_shape = output_conv_sg.get_shape().as_list()W1 = tf.get_...