Як отримати розміри (форму) тензора Tensorflow як значення int?

Припустимо, у мене є тензор Tensorflow. Як отримати розміри (форму) тензора як цілі значення? Я знаю, що є два методи, tensor.get_shape()і tf.shape(tensor), але я не можу отримати значення фігури як цілі int32значення.

Наприклад, нижче я створив 2-D тензор, і мені потрібно отримати кількість рядків і стовпців, int32щоб я міг зателефонувати, reshape()щоб створити тензор фігури (num_rows * num_cols, 1). Однак метод tensor.get_shape()повертає значення як Dimensionтип, а не int32.

import tensorflow as tf
import numpy as np

sess = tf.Session()    
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([[1001,1002,1003],[3,4,5]]), dtype=tf.float32)

sess.run(tensor)    
# array([[ 1001.,  1002.,  1003.],
#        [    3.,     4.,     5.]], dtype=float32)

tensor_shape = tensor.get_shape()    
tensor_shape
# TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])    
print tensor_shape    
# (2, 3)

num_rows = tensor_shape[0] # ???
num_cols = tensor_shape[1] # ???

tensor2 = tf.reshape(tensor, (num_rows*num_cols, 1))    
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1750, in reshape
#     name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 454, in apply_op
#     as_ref=input_arg.is_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 621, in convert_to_tensor
#     ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function
#     return constant(v, dtype=dtype, name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant
#     tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 353, in make_tensor_proto
#     _AssertCompatible(values, dtype)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 290, in _AssertCompatible
#     (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
# TypeError: Expected int32, got Dimension(6) of type 'Dimension' instead.

Щоб отримати форму у вигляді списку інтів, зробіть tensor.get_shape().as_list().

Щоб завершити tf.shape()дзвінок, спробуйте tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])). Або ви можете безпосередньо зробити tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))там, де можна визначити його перший вимір.

Інший спосіб вирішити це так:

tensor_shape[0].value

Це поверне значення int об’єкта Dimension.

для 2-D тензора ви можете отримати кількість рядків і стовпців як int32, використовуючи такий код:

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())

2.0 Сумісна відповідь : В Tensorflow 2.x (2.1), ви можете отримати розміри (форму) тензора як цілі значення, як показано в коді нижче:

Спосіб 1 (з використанням tf.shape) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.shape.as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Спосіб 2 (з використанням tf.get_shape()) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.get_shape().as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Іншим простим рішенням є використання map()наступного:

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

Це перетворює всі Dimensionоб'єкти вint

У пізніших версіях (протестованих за допомогою TensorFlow 1.14) існує більш схожий на оніміння спосіб отримати форму тензора. За допомогою tensor.shapeможна отримати форму тензора.

tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)