tf.shape(tf.Tensor) vs tf.Tensor.shape

最新推荐文章于 2023-02-27 20:20:03 发布

樱呓语

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow

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本文介绍了在TensorFlow中获取Tensor形状的两种方法：通过Tensor对象的shape属性和使用tf.shape操作。此外，还展示了如何根据给定矩阵的列数创建相同大小的零矢量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有两种方法可以获取 tf.Tensor 的形状。

可以通过查看 tf.Tensor 对象的 shape 属性获取这些信息。该方法会返回一个 TensorShape 对象。

可以调用 tf.shape 操作，返回 tf.Tensor对象。

>> from __future__ import absolute_import
>> from __future__ import division
>> from __future__ import print_function

>> import numpy as np
>> import tensorflow as tf

>> squarish_squares = tf.Variable([ [4, 9], [16, 25] ], tf.int32)
>> sess = tf.Session()
>> shape1 = squarish_squares.shape
>> shape2 = tf.shape(squarish_squares)
>> shape1
TensorShape([Dimension(2), Dimension(2)])
>> shape2
<tf.Tensor 'Shape:0' shape=(2,) dtype=int32>
>> sess.run(shape2)
array([2, 2])

以下代码展示了如何创建大小与给定矩阵中的列数相同的零矢量：