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（tuple）

2，例子：

import tensorflow as tf  
import numpy as np  

x=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]  
y=[[1,2,3],[4,5,6]]  
z=np.arange(24).reshape([2,3,4]))  

sess=tf.Session()  
# tf.shape()  
x_shape=tf.shape(x)                    #  x_shape 是一個tensor  
y_shape=tf.shape(y)                    #  <tf.Tensor 'Shape_2:0' shape=(2,) dtype=int32>  
z_shape=tf.shape(z)                    #  <tf.Tensor 'Shape_5:0' shape=(3,) dtype=int32>  
print sess.run(x_shape)              # 結果:[2 3]  
print sess.run(y_shape)              # 結果:[2 3]  
print sess.run(z_shape)              # 結果:[2 3 4]  


#a.get_shape()  
x_shape=x.get_shape()  # 返回的是TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)]),不能使用 sess.run() 因為返回的不是tensor 或string,而是元組  
x_shape=x.get_shape().as_list()  # 可以使用 as_list()得到具體的尺寸，x_shape=[2 3]  
y_shape=y.get_shape()  # AttributeError: 'list' object has no attribute 'get_shape'  
z_shape=z.get_shape()  # AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape'  
或者a.shape.as_list()