Tensorflow tf.size无法使用来自tf.unique的动态长度张量

Question

这看起来很简单，但我已经坚持了一段时间。我有一个列表，并且想要创建一个等于该列表中唯一项长度的变量。一个简单的例子如下：

def unique_zeros_tensor(arr):
  uniq_items, items_idxs = tf.unique(tf.constant(arr))
  return tf.Vector(tf.zeros([tf.size(uniq_items)]))

我收到错误消息，说初始值必须指定一个形状。

我也试过，tf.shape，tf.zeros_like，甚至tf.reduce_max(item_idxs)都无济于事。我可以通过创建一个会话并运行tf.unique中的结果并使用那里的值来实现它，但这感觉就像是不好的做法，但如果我错了，请告诉我。

编辑 - 为常量添加形状没有帮助， 使用占位符代替tf.constant也没有帮助。

Answer 1

在运行图形之前，变量需要基本上静态定义它们的大小。

但像tf.zeros等这样的东西是张量，在你实际运行图形之前它们确实没有值。

您需要确定一个大小，以使您的变量不会发生变化，或者每次更改大小时重建图形。

编辑：为了清楚起见，tf中依赖关系的顺序是：

• 首先构建一个图表。你不需要一个会话来构建图表。这是您静态定义变量大小的地方
• 然后您从该图表创建一个或多个会话。所有这些会话中的变量都可能具有不同的值，但所有变量都具有相同的形状/尺寸，因为它们是从同一图形创建的。