当分配给变量

Question

定义了一个模型，它接受形状输入（96,96,3）并输出形状（128），即为给定的输入尺寸图像提供128尺寸的嵌入。与facenet相似

createmodel（）是在构造完整模型后返回完整模型的函数。由于模型期望以（batch_size，96,96,3）的形式输入，我传递3个图像，即（3,96,96,3），因此模型的输出将是形状（1,3,128）。牢记这一点，请考虑以下因素：

nn4_small2=createmodel()
print(nn4_small2.outputs[0][2])

#prints Tensor("strided_slice_11:0", shape=(128,), dtype=float32)

x=nn4_small2.outputs[0][2]
print(tf.shape(x))

#prints Tensor("Shape_6:0", shape=(1,), dtype=int32)

为什么输出张量的形状在分配给变量时会发生变化？

Answer 1

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tf.shape（input，name = None）返回表示输入形状的1-D整数张量。

使用x.get_shape（）返回x变量的TensorShape。