Tensorflow 텐서를 가지고 있다고 가정합니다. 텐서의 차원 (모양)을 정수 값으로 어떻게 얻습니까? tensor.get_shape()및 두 가지 방법이 있다는 것을 알고 tf.shape(tensor)있지만 모양 값을 정수 int32값 으로 가져올 수 없습니다 .
예를 들어, 아래에서 2 차원 텐서를 만들었고, shape 텐서를 만들기 위해 int32호출 reshape()할 수 있도록 행과 열의 수를 얻어야합니다 (num_rows * num_cols, 1). 그러나,이 방법은 tensor.get_shape()같은 값을 반환 Dimension유형을하지 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.
답변
모양을 정수 목록으로 가져 오려면 tensor.get_shape().as_list().
tf.shape()통화 를 완료하려면을 시도하십시오 tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])). 또는 tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))첫 번째 차원을 추론 할 수있는 곳에서 직접 수행 할 수 있습니다.
답변
이를 해결하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다.
tensor_shape[0].value
그러면 Dimension 개체의 int 값이 반환됩니다.
답변
2 차원 텐서의 경우 다음 코드를 사용하여 행과 열의 수를 int32로 가져올 수 있습니다.
rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())
답변
2.0 호환 가능한 답변 :에서는 Tensorflow 2.x (2.1)아래 코드와 같이 텐서의 크기 (모양)를 정수 값으로 얻을 수 있습니다.
방법 1 (사용 tf.shape) :
import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.shape.as_list()
print(Shape) # [2,3]
방법 2 (사용 tf.get_shape()) :
import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.get_shape().as_list()
print(Shape) # [2,3]
답변
또 다른 간단한 해결책은 map()다음과 같이 사용 하는 것입니다.
tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)
이것은 모든 Dimension객체를int
답변
이후 버전 (TensorFlow 1.14로 테스트 됨)에는 텐서의 모양을 얻을 수있는 좀 더 numpy 같은 방법이 있습니다. tensor.shape텐서의 모양을 얻기 위해 사용할 수 있습니다 .
tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)
답변
