调整具有自适应形状的张量会导致意外的结果形状

Question

我正在尝试重塑形状为（？，32，32，64）的张量。 结果张量应为（？* 32 * 32，64）。 Tensorflow给了我类似（？，？）之类的东西，这在我看来是出乎意料的，因为最后一个轴的尺寸定义明确。

def function(x):
    shape = tf.shape(x)
    x = tf.reshape(x, (shape[0] * shape[1] * shape[2], shape[3]))

重塑（？，32，32，64）会导致（？，？）

有没有办法解决这个问题？ 非常感谢你！

Answer 1

我相信这是因为您正在通过使用tf.shape（x）返回动态形状。如果使用x.get_shape（），则应返回静态形状。但是，您需要提供或定义批处理大小才能进行整形操作。