Question

我得到一个TensofFlow张量的形状：

(?,)

This answer说，?表示该维在图中不是固定的，并且在两次运行调用之间可能会有所不同。

?与结尾的逗号结合意味着什么？

文档章节和经文将不胜感激。我发现语法非常难以使用Google。

Answer 1

逗号表示维表示为 1-elem元组，而不是int。

每个张量在创建时默认为n维：

import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 1, 1])
s = tf.constant([[1, 1, 1],[2,2,2]])

print("0) ", tf.shape(t))
print("1) ", tf.shape(s))

0)  Tensor("Shape_28:0", shape=(1,), dtype=int32)
1)  Tensor("Shape_29:0", shape=(2,), dtype=int32)

但是，您可以对其进行整形以获得更“完整”的形状（即n X m / n X m X r。 ..昏暗）：

print("2) ", tf.reshape(t, [3,1]))
print("3) ", tf.reshape(s, [2,3]))

2)  Tensor("Reshape_12:0", shape=(3, 1), dtype=int32)
3)  Tensor("Reshape_13:0", shape=(2, 3), dtype=int32)

Answer 2

使用tf.shape(tensor)[0]获得具有可变尺寸的标量张量。如果您随后需要重塑，这将很有用。 tensor.get_shape().as_list()[0]为（？，...）的形状生成None。这通常是训练模型时批次大小的位置。

参考：TF Issues

TensorFlow shape（？，）是什么意思？

2 个答案: