各种shape获取和shape设置以及更改

1. shape获取

tensor.get_shape：只有tensor才有这个方法，(相对于op来说的)，用于返回该 tensor的维度，返回的是一个数组。不需要在session里面使用。x.get_shape()
tensor.shape：用法同tensor.get_shape()类似。如x.shape
tf.shape()：以列表的形式返回形状，需要在Session里面使用

代码示例

def test_shape():v1 = tf.placeholder(tf.float32,shape=[2,3])print(v1.get_shape()) # 输出：(2,3)print(v1.shape) # 输出：(2,3)print(tf.shape(v1)) # 输出：Tensor("Shape:0", shape=(2,), dtype=int32)with tf.Session() as sess:print(sess.run(tf.shape(v1))) # 输出：[2 3]
test_shape()

2. shape设置(set)以及更改(reshape)

tensor.set_shape：如果原tensor已经存在shape了，则不能使用该函数改变shape了；该函数只能用来设置shape（set）
tf.reshape(tensor,shape)：该函数并不改变原tensor的shape，而是新产生一个tensor，并在原tensor的形状基础上重新组合形成不同的形状。总维度数即：维度1维度2维度3*···是不变的

代码示例

def test_reshape():v1 = tf.placeholder(tf.float32)v1.set_shape([2,3])v2 = tf.reshape(v1,[3,2]) # 这里的总维度数必须为：2*3t1 = tf.placeholder(tf.float32)t2 = tf.reshape(t1,[3,4])p1 = tf.placeholder(tf.float32,shape=[2,2])# p1.set_shape([1,4]) 如果该句不被注释则会出错p2 = tf.reshape(p1,[4,1])test_reshape()

参考

https://blog.csdn.net/Jinlong_Xu/article/details/71405305
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/77987928

记录时间

2018/9/18 20:34 第一次

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shape的各种获取、更改以及设置方式辨析

各种shape获取和shape设置以及更改

1. shape获取

代码示例

2. shape设置(set)以及更改(reshape)

代码示例

参考

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