Question

我在tf.gather(W,X)的{{1}}中有一个张量，我想将其重塑为[None, 100, 250]) 但由于图表的动态方面，使用tf.reshape (even with tf.pack)会显示Dimension(None)的错误。有没有办法首先重塑tensor [100,5,50]的内部，只要图中已知尺寸，然后使用set_shape [None, 100, 250]？

Answer 1

tf.reshape()操作不了解部分形状（即一个或多个维度为None的形状），因为它们可能不明确：例如：对于部分形状[None, None, 50]，可能存在许多可能的具体形状。

但是，tf.reshape()还允许您将尺寸的一个指定为通配符，这将自动选择，因此您可以在您的情况下使用它。要指定通配符，请使用-1作为维度之一：

input = ...
print input.get_shape()  ==> [None, 100, 5, 50]

reshaped = tf.reshape(input, [-1, 100, 250])

重塑输出或tf.gather（），tensorflow

1 个答案: