TensorFlow：AttributeError：'Tensor'对象没有属性'shape'

Question

我有以下使用TensorFlow的代码。在我重新整理列表后，它说

  

AttributeError：'Tensor'对象没有属性'shape'

当我尝试打印它的形状时。

# Get the shape of the training data.
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_size,num_features = train_data.shape

输出：

  

train_data.shape：（400，）   Traceback（最近一次调用最后一次）：文件   文件中的“”，第1行   “/home/shehab/Downloads/tools/python/pycharm-edu-2.0.4/helpers/pydev/pydev_import_hook.py”   第21行，在do_import中       module = self._system_import（name，* args，** kwargs）文件“/home/shehab/Dropbox/py-projects/try-tf/logistic_regression.py”，行   77，在       print“train_data.shape：”+ str（train_data.shape）AttributeError：'Tensor'对象没有属性'shape'

有人能告诉我我错过了什么吗？

Answer 1

更新：自TensorFlow 1.0起，tf.Tensor现在具有tf.Tensor.shape属性，该属性返回与tf.Tensor.get_shape()相同的值。

实际上，在TensorFlow 1.0 tf.Tensor之前的版本中没有.shape属性。您应该使用Tensor.get_shape()方法：

train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.get_shape())

请注意，通常您可能无法获得TensorFlow操作结果的实际形状。在某些情况下，形状将是一个计算值，取决于运行计算以找到其值;它甚至可能从一次运行到另一次运行（例如tf.unique()的形状）。在这种情况下，某些维度get_shape()的结果可能是None（或"?"）。

Answer 2

import tensorflow as tf

并将train_data.shape替换为tf.Session.run(tf.rank(train_data))

Answer 3

使用tf.shape(tensor)或tf.get_shape(tensor)。