如何获得Tensorflow张量的维度（形状）为int值？

假设我有一个Tensorflow张量。我如何获得张量的尺寸（形状）作为整数值？我知道有两种方法，tensor.get_shape()和tf.shape(tensor)，但我无法获取整型值为int32的形状值。如何获得Tensorflow张量的维度（形状）为int值？

例如，下面我创建了一个2-d张量，和我需要的行和列int32的号码，以便我可以调用reshape()创建形状(num_rows * num_cols, 1)张量。但是，方法tensor.get_shape()返回值为Dimension类型，而不是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.

来源

2016-11-17 stackoverflowuser2010

要获得形状作为整数列表，请执行tensor.get_shape().as_list()。

要完成您的tf.shape()致电，请尝试tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1]))。或者你可以直接做tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))其中第一维可以推断。

来源

2016-11-17 22:41:41 yuefengz

谢谢，这让我打电话和完整'tf.reshape（）'，但我真的想把'num_rows'和'num_cols'作为其他操作的整数。 – stackoverflowuser2010

尝试'tensor.get_shape（）。as_list（）' – yuefengz

是的，'as_list（）'的作品。请将其添加到您的答案中，我会接受。 – stackoverflowuser2010

另一种方式来解决这个问题是这样的：

tensor_shape[0].value

这将返回Dimension对象的int值。

来源

2017-05-04 08:26:02

的2-d张量，就可以得到行数和列数为INT32使用下面的代码：

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())

来源

2017-10-25 07:22:23 Anna

非常不雅。这如何增加已经提供的答案？ – rayryeng

@rayryeng谢谢 – Anna

如何获得Tensorflow张量的维度（形状）为int值？

回答

相关问题