如何在Tensorflow中定义具有已知形状的标量占位符

Question

我正在尝试定义一个标量占位符，如：

$table->string('remember_token')->nullable();

问题在于其形状为alpha = tf.placeholder(tf.float32,shape=(),name='alpha') ：

<unknown>

当print(alpha.get_shape()) <unknown> 乘以另一个张量时，其输出形状也为alpha：

<unknown>

这会产生问题，因为x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,128,128,3],name='x') I = alpha * x print(I.get_shape()) <unknown> 会进入卷积操作，该操作使用I fan_in = k_h * k_w * input_.get_shape().as_list()[-1]为input_。结果弹出以下错误：

I

我正在寻找一种解决这个问题的巧妙方法。优选地，定义具有已知形状的标量占位符。

Answer 1

使用tf.shape（input）[0]表示占位符的“无”形状。