return tf.less(i1, tf.shape(global_tensor)[0]) # 实际batch_size为None也可以 def body(i, input_list): one_vector = global_tensor[i] total = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.math.equal(one_vector, tf.constant([1.0, 1.0])), tf.int32)) res = tf.cond(tf.math.equal(total, tf.constant...
tf.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-1,就是一个存在...
Python 递归函数返回值为 None 的解决办法 在使用 Python 开发的过程中,避免不了会用到递归函数。但递归函数的返回值有时会出现意想不到的情况。下面来举一个例子: >>> def fun(i): ... ...return i ... >>> r = fun(0) >>> print(r) 比如上面这段代码,乍一看没什么问题,但返回值并...
tf.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-1,就是一个存在...
即tf.shape(tensor)必须在tf.Session运行后才能有具体值(动态),tensor.shape()直接返回定义的shape(静态) 比如:对于某一个placeholder,预定义的shape为[None, 3] (1)tensor.shape永远为[None,3] (2)tf.shape(tensor)在session.run之后,会得到当前张量的具体shape ...
>>> p_a = tf.TensorShape([1,None]) >>> p_b = tf.TensorShape([2,None]) >>> p_a.__eq__(p_b) False >>> t_a.__eq__(p_a) False两个未知形状,返回 True。>>> unk_a = tf.TensorShape(None) >>> unk_b = tf.TensorShape(None) >>> unk_a.__eq__(unk_b) True >>...
shape --- rank 定义好维度以后, shape 来定义每个维度的长度。比如 (6) 代表包含6个成员的向量, (2, 3) 代表一个 2 x 3 的矩阵。 当不知道某个维度的大小时, 可以用 None 代替, 表示 Unknown Shape of Tensor 实际使可能遇到的几种Shape 的情况 ...
Describe the current behavior Problem : ValueError: ('Input has undefined rank:', TensorShape(None)) when I used line 62-63 instead of 64, there will be no errors. I am not sure why line 64 is not working correctly. Describe the expected behavior ...
项目中碰到调用其他厂家的接口，厂家不仅提供了接口文档还提供了调用基类，但是使用厂家提供的基类调用其...
Partially-known shape:has a known number of dimensions, and an unknown size for one or more dimension. e.g.TensorShape([None, 256]) Unknown shape:has an unknown number of dimensions, and an unknown size in all dimensions. e.g.TensorShape(None) ...