有没有办法使用张量作为tf.reshape或tf.constant等函数的输入

Question

我试图使用张量作为另一个张量流函数的形状输入。有没有办法让这个工作？

实施例

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1,2,3,4,5])

b = tf.size(a)

c = tf.constant([b,1])

d = tf.reshape(a, [b,1])

sess = tf.Session()

print sess.run([b,c])

上述两种方法都不起作用，因为tensorflow将输入维度解释为张量列表并给出错误，其底线是：

TypeError: List of Tensors when single Tensor expected

我假设一个解决方法是打开一个会话，评估＆＃39; b＆＃39;得到一个numpy浮点数，并将其转换为整数，但希望尽可能避免这种情况。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

您需要使用a.get_shape()来获得会话 的结果（它会提供推断形状）：

a = tf.constant([1,2,3,4,5])
b = a. get_shape().as_list()[0]
d = tf.reshape(a, [b, 1])

您还可以将-1与tf.reshape一起使用，它会使总大小保持不变。

d = tf.reshape(a, [-1, 1])