Keras：Shape函数

Shape

keras.backend.shape(x)

 

返回张量或变量的符号尺寸。

参数

• x: 张量或变量。

返回

符号尺寸（它本身就是张量）。

例子：

# TensorFlow 例子
>>> from keras import backend as K
>>> tf_session = K.get_session()
>>> val = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> kvar = K.variable(value=val)
>>> inputs = keras.backend.placeholder(shape=(2, 4, 5))
>>> K.shape(kvar)
<tf.Tensor 'Shape_8:0' shape=(2,) dtype=int32>
>>> K.shape(inputs)
<tf.Tensor 'Shape_9:0' shape=(3,) dtype=int32>
# 要得到整数尺寸 (相反，你可以使用 K.int_shape(x))
>>> K.shape(kvar).eval(session=tf_session)
array([2, 2], dtype=int32)
>>> K.shape(inputs).eval(session=tf_session)
array([2, 4, 5], dtype=int32)

 

Plus:

在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,);
一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。
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作者：Flyver 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/x_ym/article/details/77728732 
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