Предположим, у меня есть тензор тензорного потока. Как получить размеры (форму) тензора в виде целочисленных значений? Я знаю, что есть два метода, tensor.get_shape()
и tf.shape(tensor)
, но я не могу получить значения формы как целые числа int32
.
Например, ниже я создал двумерный тензор, и мне нужно получить количество строк и столбцов, int32
чтобы я мог вызвать его reshape()
для создания тензора формы (num_rows * num_cols, 1)
. Однако метод tensor.get_shape()
возвращает значения как Dimension
тип, а не int32
.
import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.Session()
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([[1001,1002,1003],[3,4,5]]), dtype=tf.float32)
sess.run(tensor)
# array([[ 1001., 1002., 1003.],
# [ 3., 4., 5.]], dtype=float32)
tensor_shape = tensor.get_shape()
tensor_shape
# TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])
print tensor_shape
# (2, 3)
num_rows = tensor_shape[0] # ???
num_cols = tensor_shape[1] # ???
tensor2 = tf.reshape(tensor, (num_rows*num_cols, 1))
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1750, in reshape
# name=name)
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 454, in apply_op
# as_ref=input_arg.is_ref)
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 621, in convert_to_tensor
# ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function
# return constant(v, dtype=dtype, name=name)
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant
# tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 353, in make_tensor_proto
# _AssertCompatible(values, dtype)
# File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 290, in _AssertCompatible
# (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
# TypeError: Expected int32, got Dimension(6) of type 'Dimension' instead.
источник
tf.reshape()
, но мне бы очень хотелось получитьnum_rows
и вnum_cols
виде целых чисел для других операций.tensor.get_shape().as_list()
as_list()
работает. Добавьте его к своему ответу, и я приму.num_rows, num_cols = x.get_shape().as_list()
Другой способ решить эту проблему:
tensor_shape[0].value
Это вернет значение типа int объекта Dimension.
источник
для двумерного тензора вы можете получить количество строк и столбцов как int32, используя следующий код:
rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())
источник
Совместимый ответ 2.0 : в
Tensorflow 2.x (2.1)
, вы можете получить размеры (форму) тензора как целые числа, как показано в приведенном ниже коде:Способ 1 (использование
tf.shape
) :import tensorflow as tf c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) Shape = c.shape.as_list() print(Shape) # [2,3]
Способ 2 (с использованием
tf.get_shape()
) :import tensorflow as tf c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) Shape = c.get_shape().as_list() print(Shape) # [2,3]
источник
Другое простое решение - использовать
map()
следующее:Это преобразует все
Dimension
объекты вint
источник
В более поздних версиях (протестированных с помощью TensorFlow 1.14) есть более похожий на numpy способ получить форму тензора. Вы можете использовать
tensor.shape
для получения формы тензора.источник