tf.shape()與tensor.get_shape()

阿新 • • 發佈：2018-11-03

兩種方法都可以獲得變數的shape

tf.shape(x) 其中x可以是tensor, 也可不是tensor,返回是一個tensor.

shape=tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 227, 227, 3]]

我們經常會這樣來feed 資料，如果在執行的時候想知道None到底是多少，這時候只能通過tf.shape(x)[0]這種方式來獲得

tensor.get_shape()

只有tensor 有這個方法，返回的是一個tuple

兩種方法都可以獲得變數的shape tf.shape(x) 其中x可以是tensor, 也可不是tensor,返回是一個tensor. shape=tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 227, 227, 3]] &nbs

這兩個方法都可以得到Tensor x的shape，但是有區別直接看例子 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(shape=[None, 256, 256, 1], dtype=tf.float32) print(tf.shape(x)) pri

1、tf.shape(A) # 獲取張量A（陣列，list, tensor張量）的大小，返回的是一個list。 import tensorflow as tf import numpy as np a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b

模型儲存在儲存模型的時候，可以通過定義export方法的屬性，指定模型提供服務時的資料格式，主要的有兩種，一種是原生的tensor，一種是喂入序列化的tf.example資料。方法一： build_parsing_serving_input_receiver

一、tf.shape(a) 和 a.get_shape()比較相同點：都可以得到tensor a 的尺寸不同點：tf.shape(a)中a資料的型別可以是tensor,list,array,而a.get_shape()中的a的資料型別必須是tensor,且返回的是一個t

tf.shape, x.shape, x.get_shape的區別 tf.shape(x) x.shape, x.get_shape() 使用示例參考連結 tf.shape(x) 回傳的型別為tensorflow.python.

tensorflow中的變數 1 tf.Variable與tf.get_variable建立變數 2 tf.variable_sco

1，tf.shape(a)和a.get_shape()比較相同點：都可以得到tensor a的尺寸不同點：tf.shape()中a 資料的型別可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的資料型別只能是tensor,且返回的是一個元組

1、用法：tf.shape( input, out_type, name=None ) input：可以是tensor，list，arrray。 out_type：可選，tf.int32 和 tf.int64；預設 tf.int32。 name：操作的名稱（可選）返回

1，tf.shape(a)和a.get_shape()比較相同點：都可以得到tensor a的尺寸不同點：tf.shape()中a 資料的型別可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的資料

下一步 dip target 似的 abs tps .net ebo ace 轉：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html 有時候，很簡單的數學方法，就可以完成很復雜的任務。這個

ont ipy 運行 rac 構建 pytho class log gpo tf.InteractiveSession():它能讓你在運行圖的時候，插入一些計算圖，這些計算圖是由某些操作(operations)構成的。這對於工作在交互式環境中的人們來說非常便利，比如使用IP

fad codes live tin csdn hat targe ops 操作 1. tf.add(a, b) 與 a+b 在神經網絡前向傳播的過程中，經常可見如下兩種形式的代碼： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) +

引言我們在實現神經網路的時候經常會看到tf.control_dependencies的使用，但是這個函式究竟是什麼作用，我們應該在什麼情況下使用呢？今天我們就來一探究竟。理解其實從字面上看，control_dependencies 是控制依賴的意思，我們可以大致推測出來，這個函式應

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兩個函式，都是得到變數。區別： tf.Variable()，每次都在建立新物件。 get_variable()，如果已經建立的變數物件，就把那個物件返回，如果沒有建立變數物件的話，就建立一個新的。從程式碼可見區別： import tensorflow as tf

tf.shape返回張量的形狀 tf.less返回兩個張量各元素比較（x<y）得到的真假值組成的張量 import tensorflow as tf A=[[1,2,3]] t = tf.shape(A) i=[3,2] r = tf.less(i, t) with tf.Sessio

tf.Variable：主要在於一些可訓練變數（trainable variables），比如模型的權重（weights，W）或者偏執值（bias）；　　宣告時，必須提供初始值；　　名稱的真實含義，在於變數，也即在真實訓練時，其值是會改變的，自然事先需要指定初始值；

split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split' ) 輸入： value：輸入的tensor num_or_size_splits: 如果是個整數

建立環境： conda create -n py36 python=3.6 刪除環境 conda remove -n py36 --all 啟用環境 source activate py36 退出環境 tensorflow安裝 tensorflow安裝有很多坑，真的坑， pip3 ins