解决此问题的另一种方法是这样的:
tensor_shape[0].value
这将返回Dimension对象的int值。
0
解决此问题的另一种方法是这样的:
tensor_shape[0].value
这将返回Dimension对象的int值。
0
对于二维张量,可以使用以下代码将行和列的数量获取为int32:
rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())
0
要将形状作为一个整数列表,请执行tensor.get_shape().as_list()
。
要完成您的tf.shape()
调用,请尝试tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1]))
。或者,您可以直接执行tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))
,在此可以推断其第一维。
0
假设我有一个Tensorflow张量。如何获取张量的尺寸(形状)为整数值?我知道有两种方法,
tensor.get_shape()
和tf.shape(tensor)
,但我无法将形状值作为整数int32
值获得。例如,下面我创建了一个二维张量,我需要将行和列的数量获取为
int32
以便可以调用reshape()
来创建一个形状为(num_rows * num_cols, 1)
的张量。但是,方法tensor.get_shape()
返回的值为Dimension
类型,而不是int32
。