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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章TensorFlow中如何确定张量的形状实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量.
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import
tensorflow as tf
x
=
tf.reshape(tf.
range
(
1000
), [
10
,
10
,
10
])
sess
=
tf.Session()
sess.run(tf.shape(x))
Out[
1
]: array([
10
,
10
,
10
])
|
我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状.
|
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high
=
tf.shape(x)[
0
]
/
/
2
width
=
tf.shape(x)[
1
]
*
2
x_reshape
=
tf.reshape(x, [high, width,
-
1
])
sess.run(tf.shape(x_reshape))
Out: array([
5
,
20
,
10
])
|
我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状.
|
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y
=
tf.reshape(tf.
range
(
504
), [
7
,
8
,
9
])
sess.run(tf.shape_n([x, y]))
Out: [array([
10
,
10
,
10
]), array([
7
,
8
,
9
])]
|
我们可以使用tf.size()获取张量的元素个数.
sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) 。
Out: [1000, 504] 。
tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状.
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68
69
70
71
|
In [
20
]: x.get_shape()
Out[
20
]: TensorShape([Dimension(
10
), Dimension(
10
), Dimension(
10
)])
In [
21
]: x.get_shape()[
0
]
Out[
21
]: Dimension(
10
)
In [
22
]:
type
(x.get_shape()[
0
])
Out[
22
]: tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension
In [
23
]: x.get_shape()
Out[
23
]: TensorShape([Dimension(
10
), Dimension(
10
), Dimension(
10
)])
In [
24
]: sess.run(x.get_shape())
-
-
-
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-
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-
-
-
-
-
-
TypeError Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
__init__(
self
, fetches, contraction_fn)
299
self
._unique_fetches.append(ops.get_default_graph().as_graph_element(
-
-
>
300
fetch, allow_tensor
=
True
, allow_operation
=
True
))
301
except
TypeError as e:
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\framework\ops.py
in
as_graph_element(
self
, obj, allow_tensor, allow_operation)
3477
with
self
._lock:
-
>
3478
return
self
._as_graph_element_locked(obj, allow_tensor, allow_operation)
3479
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\framework\ops.py
in
_as_graph_element_locked(
self
, obj, allow_tensor, allow_operation)
3566
raise
TypeError(
"Can not convert a %s into a %s."
%
(
type
(obj).__name__,
-
>
3567
types_str))
3568
TypeError: Can
not
convert a TensorShapeV1 into a Tensor
or
Operation.
During handling of the above exception, another exception occurred:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython
-
input
-
24
-
de007c69e003>
in
<module>
-
-
-
-
>
1
sess.run(x.get_shape())
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
run(
self
, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
927
try
:
928
result
=
self
._run(
None
, fetches, feed_dict, options_ptr,
-
-
>
929
run_metadata_ptr)
930
if
run_metadata:
931
proto_data
=
tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
_run(
self
, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
1135
# Create a fetch handler to take care of the structure of fetches.
1136
fetch_handler
=
_FetchHandler(
-
>
1137
self
._graph, fetches, feed_dict_tensor, feed_handles
=
feed_handles)
1138
1139
# Run request and get response.
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
__init__(
self
, graph, fetches, feeds, feed_handles)
469
"""
470
with graph.as_default():
-
-
>
471
self
._fetch_mapper
=
_FetchMapper.for_fetch(fetches)
472
self
._fetches
=
[]
473
self
._targets
=
[]
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
for_fetch(fetch)
269
if
isinstance
(fetch, tensor_type):
270
fetches, contraction_fn
=
fetch_fn(fetch)
-
-
>
271
return
_ElementFetchMapper(fetches, contraction_fn)
272
# Did not find anything.
273
raise
TypeError(
'Fetch argument %r has invalid type %r'
%
(fetch,
~\Anaconda3\lib\site
-
packages\tensorflow\python\client\session.py
in
__init__(
self
, fetches, contraction_fn)
302
raise
TypeError(
'Fetch argument %r has invalid type %r, '
303
'must be a string or Tensor. (%s)'
%
-
-
>
304
(fetch,
type
(fetch),
str
(e)))
305
except
ValueError as e:
306
raise
ValueError(
'Fetch argument %r cannot be interpreted as a '
TypeError: Fetch argument TensorShape([Dimension(
10
), Dimension(
10
), Dimension(
10
)]) has invalid
type
<
class
'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShapeV1'
>, must be a string
or
Tensor. (Can
not
convert a TensorShapeV1 into a Tensor
or
Operation.)
|
我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用.
|
1
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4
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In [
25
]: tf.rank(x)
Out[
25
]: <tf.Tensor
'Rank:0'
shape
=
() dtype
=
int32>
In [
26
]: sess.run(tf.rank(x))
Out[
26
]:
3
|
补充知识：tensorflow循环改变tensor的值 。
使用tf.concat()实现4维tensor的循环赋值 。
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29
30
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|
alist
=
[[[[
1
,
1
,
1
],[
2
,
2
,
2
],[
3
,
3
,
3
]],[[
4
,
4
,
4
],[
5
,
5
,
5
],[
6
,
6
,
6
]]],[[[
7
,
7
,
7
],[
8
,
8
,
8
],[
9
,
9
,
9
]],[[
10
,
10
,
10
],[
11
,
11
,
11
],[
12
,
12
,
12
]]]]
#2,2,3,3-n,c,h,w
kenel
=
(np.asarray(alist)
*
2
).tolist()
print
(kenel)
inputs
=
tf.constant(alist,dtype
=
tf.float32)
kenel
=
tf.constant(kenel,dtype
=
tf.float32)
inputs
=
tf.transpose(inputs,[
0
,
2
,
3
,
1
])
#n,h,w,c
kenel
=
tf.transpose(kenel,[
0
,
2
,
3
,
1
])
#n,h,w,c
uints
=
inputs.get_shape()
h
=
int
(uints[
1
])
w
=
int
(uints[
2
])
encoder_output
=
[]
for
b
in
range
(
int
(uints[
0
])):
encoder_output_c
=
[]
for
c
in
range
(
int
(uints[
-
1
])):
one_channel_in
=
inputs[b, :, :, c]
one_channel_in
=
tf.reshape(one_channel_in, [
1
, h, w,
1
])
one_channel_kernel
=
kenel[b, :, :, c]
one_channel_kernel
=
tf.reshape(one_channel_kernel, [h, w,
1
,
1
])
encoder_output_cc
=
tf.nn.conv2d(
input
=
one_channel_in,
filter
=
one_channel_kernel, strides
=
[
1
,
1
,
1
,
1
], padding
=
"SAME"
)
if
c
=
=
0
:
encoder_output_c
=
encoder_output_cc
else
:
encoder_output_c
=
tf.concat([encoder_output_c,encoder_output_cc],axis
=
3
)
if
b
=
=
0
:
encoder_output
=
encoder_output_c
else
:
encoder_output
=
tf.concat([encoder_output, encoder_output_c], axis
=
0
)
with tf.Session() as sess:
print
(sess.run(tf.transpose(encoder_output,[
0
,
3
,
1
,
2
])))
print
(encoder_output.get_shape())
|
输出:
|
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2
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4
5
6
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8
9
10
11
12
13
14
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16
17
|
[[[[
32.
48.
32.
]
[
56.
84.
56.
]
[
32.
48.
32.
]]
[[
200.
300.
200.
]
[
308.
462.
308.
]
[
200.
300.
200.
]]]
[[[
512.
768.
512.
]
[
776.
1164.
776.
]
[
512.
768.
512.
]]
[[
968.
1452.
968.
]
[
1460.
2190.
1460.
]
[
968.
1452.
968.
]]]]
(
2
,
3
,
3
,
2
)
|
以上这篇TensorFlow中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/chr1991/article/details/93786790 。
最后此篇关于TensorFlow中如何确定张量的形状实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于TensorFlow中如何确定张量的形状实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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