#tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别
a=tf.zeros([4,5,4,5,6]) print(type(a.shape)) print(a.shape.ndims)#多少个维度 print(a.shape.as_list())#返回列表 print(type(tf.shape(a))) print(type(tf.shape(a)[0])) b=a.shape.as_list() c=tf.shape(a) b[1]=tf.shape(a)[1] print(b) sess=tf.Session() d=sess.run(c) print(d)
outputs: <class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'> 5 [4, 5, 4, 5, 6] <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> [4, <tf.Tensor 'strided_slice_1:0' shape=() dtype=int32>, 4, 5, 6] [4 5 4 5 6]
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的，即必须要在session中运行后才能显示出来，但是tensor.shape()是静态的，即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
原因：在我们定义的时候，比如进行placeholder的时候我们可能会定义某些维度为None，在静态的时候是看不出来的，只能在运行的时候找到维度。
**使用：**可以在获得某些tensor的维度的时候进行检验，防止维度为None。
补充知识：tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape 类
TensorShape 是tensorflow中关于张量shape的类（class）.
使用示例如下：
import tensorflow.compat.v1 as tf
from tensorflow.python.framework import tensor_shape
from tensorflow.python.framework import constant_op
tensor_test1=[10,10,10]
tensor_test2 = [None,10,10]
p1 = tensor_shape.as_shape(tensor_test1) # 得到的是一个类实例，该类实例包含一个属性，是 tensor_test1 的value
const = constant_op.constant(p1.as_list())
print("type(p1) = ",type(p1))
print("p1 = ",p1) # 使用p1时会自动调用p1中的value属性
print("p1.is_fully_defined() = ",p1.is_fully_defined())# is_fully_defined 是 TensorShape 类的一个内部函数
print("p1.ndims = ",p1.ndims) # ndims 也是TensorShape的一个属性值
print("p1.as_list() = ",p1.as_list()) # 把TensorSh<b style="color:transparent">来&源gao@dai!ma.com搞$代^码%网</b>ape的value属性转换成python中的list类型
print("const = ",const)
结果如下：
type(p1) = <class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'>
p1 = (10, 10, 10)
p1.is_fully_defined() = True
p1.ndims = 3
p1.as_list() = [10, 10, 10]
const = Tensor("Const:0", shape=(3,), dtype=int32)
以上这篇基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持搞代码。
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转载请注明原文链接：基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明
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