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.shape,是获取x的shape属性的函数; tf.shape(x):返回的是Tensor类型,不能直接看到shape,只能看到shape的维...
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,...
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() ...
What is the TensorFlow get_shape function? 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 TensorFlowget_shapefunction on that...
这是tensorflow中常用于获取tensor维度信息的函数,注意该函数只能用于tensor对象。Tensor.get_shape()本身获取tensor的维度信息并以元组的形式返回,由于元组内容不可更改,故该函数常常跟.as_list()连用,返回一个tensor维度信息的列表,以供后续操作使用。 日记本 ...
1.get_shape()与shape get_shape():返回一个代表 input 的 shape 的 1-D tensor,需要session.run() .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 ...
shape 张量形状 3、张量的动态形状与静态形状 TensorFlow中,张量具有静态形状和动态形状 静态形状: 创建一个张量或者由操作推导出一个张量时,初始状态的形状 tf.Tensor.get_shape:获取静态形状 tf.Tensor.set_shape():更新Tensor对象的静态形状,通常用于在不能直接推 断的情况下 ...
使用TensorFlow的shape属性:可以通过tf.shape()函数获取张量的形状。例如,对于一个张量x,可以使用tf.shape(x)来获取其形状。 使用TensorFlow的get_shape()方法:对于已经定义的张量,可以使用x.get_shape()方法获取其形状。这将返回一个元组,其中包含张量的形状信息。 使用numpy库的shape属性:如果你将TensorFlow张量转换...
1、tf.shape(varA)和varA.get_shape() 这两个API都是返回varA的size大小,但是tf.shape(varA)中varA的数据类型可以是Tensor、list、Array;而varA.get_shape()中varA的数据类型只能是Tensor,返回的是一个元组tuple。 例如: import tensorflow as tf import numpy as np ...
涉及内容: 静态形状:a.set_shape([3, 4]) 动态形状:tf.reshape([3,2,2]) """ import tensorflow as tf g = tf.Graph() with g.as_default(): """静态形状""" a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 4]) print(a.get_shape()) # 获取张量shape # 重新设置未设置的None为4...