tf.shape()

部署运行你感兴趣的模型镜像

tf.shape

tf.shape(
    input,
    name=None,
    out_type=tf.int32
)

例如:

  • 将矩阵的维度输出为一个维度矩阵
import tensorflow as tf
import numpy as np

A = np.array([[[1, 1, 1],
               [2, 2, 2]],
              [[3, 3, 3],
               [4, 4, 4]],
              [[5, 5, 5],
               [6, 6, 6]]])

t = tf.shape(A)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(t))

# 输出
[3 2 3]

参数

  • input:张量或稀疏张量
  • name:op 的名字,用于tensorboard中
  • out_type:默认为tf.int32

返回值

  • 返回out_type类型的张量

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