Question

我想将张量的形状从（3,4）更改为（1,3,4），所以我使用get_shape（）。as_list（）来获取原始形状，并尝试修改它列表使用insert，但是，我发现包含维度信息的原始列表变为None，发生了什么？或者，如果我想从（3,4）到（1,3,4）重构张量，我该怎么办？

a=np.random.random([3,4])
a=tf.constant(a)
g=a.get_shape().as_list()
g
#[3,4]
g=a.get_shape().as_list().insert(0,1)
type(g)
#NoneType

Answer 1

为什么不使用tf.reshape（）？

>>> a=np.random.random([3,4])
>>> a=tf.constant(a)
>>> a
<tf.Tensor 'Const_2:0' shape=(3, 4) dtype=float64>
>>> a=tf.reshape(a, (1, 3, 4))
>>> a
<tf.Tensor 'Reshape_2:0' shape=(1, 3, 4) dtype=float64>

编辑：在Python中，列表的.insert（）方法不返回任何内容。因此你得到无类型。参考：https://www.tutorialspoint.com/python/list_insert.htm

您应该将g用作临时列表。试试这个;

>>> a=np.random.random([3,4])
>>> a=tf.constant(a)
>>> a
<tf.Tensor 'Const_1:0' shape=(3, 4) dtype=float64>
>>> g=a.get_shape().as_list()
>>> g
[3, 4]
>>> g.insert(0, 1)
>>> g
[1, 3, 4]
>>> a=tf.reshape(a, g)
>>> a
<tf.Tensor 'Reshape:0' shape=(1, 3, 4) dtype=float64>

在tensorshape中插入一个元素作为列表，整个列表变为none

1 个答案: