Tensorflow: 获取数据维度,tf.shape(x)、x.shape和x.get_shape()的区别)

Tensorflow: 获取数据维度(shape)

举例代码如下:

tf.shape(x)、x.shape和x.get_shape()的区别)

下面展示一些 内联代码片



import tensorflow as tf

a=tf.Variable(tf.zeros([10]))
print(a.get_shape())
print(a.shape.as_list())
print(a.get_shape().as_list())
print(tf.shape(a))
print(tf.rank(a))

init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(a))

b=([1,2,3])
#print(b.shape)
print(type(b))

output:

(10,)
Instructions for updating:
[10]
[10]
Tensor(“Shape:0”, shape=(1,), dtype=int32)
Tensor(“Rank:0”, shape=(), dtype=int32)
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
<class ‘list’>





发布了28 篇原创文章 · 获赞 4 · 访问量 1223

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_41888257/article/details/90317145