self.assertEqual(loss.shape, ())

以及导致它的选定行是:

BATCH_SIZE = 100

def dummy_input_fn():

image = tf.random_uniform([BATCH_SIZE, 784])

labels = tf.random_uniform([BATCH_SIZE, 1], maxval=9, dtype=tf.int32)

return image, labels

def make_estimator():

return tf.estimator.Estimator(

model_fn=mnist.model_fn, params={

'data_format': 'channels_last'

})

class Tests(tf.test.TestCase):

"""Run tests for MNIST model."""

def test_mnist(self):

classifier = make_estimator()

classifier.train(input_fn=dummy_input_fn, steps=2)

loss = eval_results['loss']

self.assertEqual(loss.shape, ())

t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])

tf.shape(t) # [2, 2, 3]

这两个打印对象形状的语句没有多大帮助:

print(loss.shape)

# prints `()`

print(tf.shape(loss))

# prints `Tensor("Shape:0", shape=(0,), dtype=int32)`

() 形状是什么意思?

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