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)
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) # x_shape 是一个tensor y_shape=tf.shape(y) # <tf.Tensor 'Shape_2:0' shape=(2,) dtype=int32> z_shape=tf.shape(z) # <tf.Tensor 'Shape_5:0' shape=(3,) dtype=int32> print(sess.run(x_shape)) # 结果:[2 3] print(sess.run(y_shape)) # 结果:[2 3] print(sess.run(z_shape) ) # 结果:[2 3 4] x_shape=x.get_shape() print(x_shape) # 返回的是TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)]),不能使用 sess.run() 因为返回的不是tensor 或string,而是元组 (2, 3) x_shape=x.get_shape().as_list() print(x_shape) # 可以使用 as_list()得到具体的尺寸,x_shape=[2 3] 这是重点 返回列表方便参加其他代码的运算 # y_shape=y.get_shape() print(x_shape)# AttributeError: 'list' object has no attribute 'get_shape' # z_shape=z.get_shape() print(x_shape)# AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape' 或者a.shape.as_list()