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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获取变量维度信息由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
tensorflow版本1.4 。
获取变量维度是一个使用频繁的操作，在tensorflow中获取变量维度主要用到的操作有以下三种:
对上面三种操作做一下简单分析：（这三种操作先记作A、B、C） 。
A 和 B 基本一样，只不过前者是Tensor的属性变量，后者是Tensor的函数。 A 和 B 均返回TensorShape类型，而 C 返回一个1D的out_type类型的Tensor。 A 和 B 可以在任意位置使用，而 C 必须在Session中使用。 A 和 B 获取的是静态shape，可以返回不完整的shape； C 获取的是动态的shape，必须是完整的shape.
另外，补充从TenaorShape变量中获取具体维度数值的方法 。
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1
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6
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# 直接获取TensorShape变量的第i个维度值
x.shape[i].value
x.get_shape()[i].value
# 将TensorShape变量转化为list类型，然后直接按照索引取值
x.get_shape().as_list()
|
下面给出全部的示例程序:
|
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|
import
tensorflow as tf
x1
=
tf.constant([[
1
,
2
,
3
],[
4
,
5
,
6
]])
# 占位符创建变量，第一个维度初始化为None，表示暂不指定维度
x2
=
tf.placeholder(tf.float32,[
None
,
2
,
3
])
print
(
'x1.shape:'
,x1.shape)
print
(
'x2.shape:'
,x2.shape)
print
(
'x2.shape[1].value:'
,x2.shape[
1
].value)
print
(
'tf.shape(x1):'
,tf.shape(x1))
print
(
'tf.shape(x2):'
,tf.shape(x2))
print
(
'x1.get_shape():'
,x1.get_shape())
print
(
'x2.get_shape():'
,x2.get_shape())
print
(
'x2.get_shape.as_list[1]:'
,x2.get_shape().as_list()[
1
])
shapeOP1
=
tf.shape(x1)
shapeOP2
=
tf.shape(x2)
with tf.Session() as sess:
print
(
'Within session, tf.shape(x1):'
,sess.run(shapeOP1))
# 由于x2未进行完整的变量填充，其维度不完整，因此执行下面的命令将会报错
# print('Within session, tf.shape(x2):',sess.run(shapeOP2)) # 此命令将会报错
|
输出结果为:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
x1.shape: (
2
,
3
)
x2.shape: (?,
2
,
3
)
x2.shape[
1
].value:
2
tf.shape(x1): Tensor(
"Shape:0"
, shape
=
(
2
,), dtype
=
int32)
tf.shape(x2): Tensor(
"Shape_1:0"
, shape
=
(
3
,), dtype
=
int32)
x1.get_shape(): (
2
,
3
)
x2.get_shape(): (?,
2
,
3
)
x2.get_shape.as_list[
1
]:
2
Within session, tf.shape(x1): [
2
3
]
|
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042 。
最后此篇关于tensorflow获取变量维度信息的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于tensorflow获取变量维度信息的内容请搜索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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