Question

我有一个维度{1,5}的变量a我想要＆＃39; tile＆＃39;和我的小批量一样多的次数。例如，如果小批量大小为32，那么我想构建一个维度的张量c（32,5），其中每一行的值与原始的（1,5）变量{{1}相同}。

但我只知道运行时的小批量大小：它是占位符a的维度0的大小：b

这是构建c：

的代码

tf.shape(b)[0]

这很好。但是a = tf.Variable(np.random.uniform(size=(1,5))) b = tf.placeholder(shape=[None, 12], dtype=tf.float32) batch_size = tf.shape(b)[0] c = tf.tile(a, tf.pack([batch_size, 1]))返回（？，？）。我不明白为什么这不会返回（？，5）。

当我构建一个列数为c.get_shape()的矩阵变量W并且我希望返回5而不是？时，这会导致我的代码出现问题。

任何帮助将不胜感激。感谢。

Answer 1

[编辑：这已于2016年8月10日在commit修复为TensorFlow。]

这是TensorFlow形状推断的已知限制：当tf.tile()的multiples参数是计算值（例如此处tf.pack()的结果）时，其值不是在图形构造时可以简单地计算（在这种情况下，因为它取决于tf.placeholder()，它在被馈送之前没有任何价值），当前的形状推断将举起手并声明形状未知（但是与输入相同的等级a）。

目前的解决方法是使用Tensor.set_shape()，当您了解形状推断时，它允许您作为程序员提供其他形状信息。例如，你可以这样做：

a = tf.Variable(np.random.uniform(size=(1, 5)))
b = tf.placeholder(shape=[None, 12], dtype=tf.float32)
batch_size = tf.shape(b)[0]
c = tf.tile(a, tf.pack([batch_size, 1]))
c.set_shape([None, a.get_shape()[1]])  # or `c.set_shape([None, 5])`

但是，我们最近添加了一些功能，可以传播可以用作形状的部分计算值，这可以用来辅助tf.tile()的形状函数。我创建了一个GitHub issue来跟踪这个问题，我现在正在测试修复程序。

平铺张量的张量流形状

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