tf.shape（）和get_shape()的区别

最新推荐文章于 2021-06-16 20:11:33 发布
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本文深入解析TensorFlow中tf.shape()与x.get_shape()的区别及应用，前者返回张量形状的张量，后者返回元组，可转为列表。强调仅张量能用于sess.run()，并附带程序示例。
tensorflow之中的tf.shape()和get_shape()函数的区别
小姑仔的博客
07-01 935
tensorflow之中的get_shape()函数好tf.shape()函数输出的形状有很大的区别 这里我们以一个小例子来说明具体用法的不同 input_ids = keras.layers.Input(shape=(None,),dtype='int32',name="token_ids") input_shape = input_ids.get_shape() print('input_shape1 = ') print(input_shape) maxlen = input_shape[1] pri
tf.losses.get_regularization_loss() 和 tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)的区别
weixin_41146894的博客
04-19 3824
一、 引言 对于模型的训练过程中，为了防止过拟合，往往会加入一些措施，比如说dropout,l1正则化，l2正则化等。这里简单替一下，怎么加入正则化。 二、加入正则化 2.1 方式一(定义参数时候，加入正则化，这个是对于tf.nn)： dwise_weight = tf.get_variable(name='depthwise_weights', dtype=tf.float32, trainable=True,
TensorFlow 获取张量形状的操作 tf.shape()、属性shape 及 方法get_shape() 的基本用法及实例代码
sdnuwjw的博客
01-09 2万+
一、环境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10   二、官方说明 1、tf.shape(tensor) 获取输入张量 input 的形状，以 1 维整数张量形式表示 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/s...
tf.shape和tf.get_shape的区别
pingpingsunny的专栏
03-10 1787
从名字来看，这2个接口都是可以获取tensor的shape的，但有明显的区别，具体为： 1.tf.shape返回的是tensor，而tf.get_shape返回的是一个元组，所以前者想要获取具体的结果需要sess.run才行； 2. 对tf.placeholder占位符来说，如果shape设置的其中某一个是None，那么对于tf.shape，sess.run会报错。 a = tf.Var...
tf.shape与get_shape()
qq_32801595的博客
05-13 1148
import tensorflow as tf import numpy as np x=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]] y=[[1,2,3],[4,5,6]] z=np.arange(24).reshape([2,3,4])) sess=tf.Session() # tf.shape() x_shape=tf.shape(x) ...
【tensorflow】tf.shape() 和 tf.get_shape() 及 tf.concat()
weixin_42338058的博客
12-04 715
1、用法：tf.shape( input, out_type, name=None ) input：可以是tensor，list，arrray。 out_type：可选，tf.int32 和 tf.int64；默认 tf.int32。 name：操作的名称（可选） 返回：类型为 out_type 的 input维度，是一个 tensor。其实就是获取输入的维度 import tensor...
tf.nn.batch_normalization() 和 tf.layer.batch_normalization()
weixin_37804469的博客
12-22 2352
前提基本知识： 均值： μ=x1+x2+x3+...+xnn\mu = \frac{x_1 + x_2 + x_3 + ...+x_n}{n}μ=nx1​+x2​+x3​+...+xn​​ 方差： σ2=(x1−μ)2+(x2−μ)2+...+(xn−μ)2n\sigma^2 = \frac{(x_1-\mu)^2 +(x_2-\mu)^2 +...+(x_n-\mu)^2}{n}σ2=n(x1​−μ)2+(x2​−μ)2+...+(xn​−μ)2​ 标准差： σ=(x1−μ)2+(x2−μ)2+...+(
【Tensorflow练习】： tf.variable_scope、tf.get_variable、tf.get_variable_scope、arg_scope的简单使用示例
缘来如此
04-25 959
首先导入库： #coding=utf-8 #如果出现编码上的问题，可能需要先写上面这行，保存一下文件，再写下面的部分 import tensorflow as tf 创建新变量的一个实例： #对应的参数(name_or_scope, default_name, values=None, ...,reuse=None,...,auxiliary_name_scope=True) #其中，...
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name
zhf的博客
02-29 3124
import tensorflow as tf c = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) d = tf.constant([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]]) e = tf.matmul(c, d, name='example') with tf.Session() as sess: test = sess.run(e) ...
get_shape函数
健身房
06-16 1240
  get_shape函数主要用于获取一个张量的维度，并且输出张量每个维度上面的值。如果是二维矩阵，也就是输出行和列的值，使用非常方便。 import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: A = tf.random_normal(shape=[3, 4]) print(A.get_shape()) print(A.get_shape) 执行结果： (3, 4) <bound method Tensor.get_shape
tf.shape()使用列子
06-04
tf.shape()的简单使用，希望能对您有帮助，这也是在学习TensorFlow中遇到的问题。
tf.shape()和getshape的区别
源式羽语
05-08 5131
参考资料：https://blog.csdn.net/chenxieyy/article/details/530207601，tf.shape(a)和a.get_shape()比较   相同点：都可以得到tensor a的尺寸   不同点：tf.shape()中a 数据的类型可以是tensor, list, array                 a.get_shape()中a的数据类型只能是...
Tf.shape
u012743859的博客
06-27 561
reshape即把矩阵的形状变一下，这跟matlab一样的，但如果参数是-1的话是什么意思呢？ 看一下例子哈： In [21]:    tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8])       In [22]:    sess.run(tf.initialize_all_variables())       In [
tf.shape
luoganttcc的博客
05-08 421
tf.shape([1]) Out[39]: <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([1], dtype=int32)> tf.shape([[1]]) Out[40]: <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 1], dtype=int32)> tf.shape([[[1]]]) Out[41]: <tf.Tensor: shape=(3,), d
TensorFlow的get_shape()函数和num_elements() 函数
秋天
07-03 4236
今天学习图像数组转置的时候，遇到get_shape()、num_elements()函数。 经查，get_shape()函数的功能和array的shape属性一样，都是可以得到张量（数组）的维度，如下是TesnorFlow的get_shape()源码（..\Lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py）： def get_sha...
Tensorflow API 学习(2)-tf.shape(a)和a.get_shape()
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yychenxie21的专栏
11-03 2万+
1，tf.shape(a)和a.get_shape()比较    相同点：都可以得到tensor a的尺寸    不同点：tf.shape()中a 数据的类型可以是tensor, list, array                  a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组（tuple） 2，例子：       import tensorfl
那么怎么查看自己的tf.losses.get_total_loss的损失矩阵形状
最新发布
09-20
在TensorFlow中，如果你想查看`tf.losses.get_total_loss`返回的损失矩阵的形状，你需要首先定义并运行你的损失计算。你可以通过以下步骤来做： 1. **定义损失**： 使用`tf.losses`模块创建你要计算的损失函数，...
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