Comment obtenir les dimensions des tenseurs de Tensorflow (shape) en tant que valeurs int ?

Question

Supposons que j'ai un tenseur Tensorflow. Comment puis-je obtenir les dimensions (forme) du tenseur sous forme de valeurs entières ? Je sais qu'il existe deux méthodes, tensor.get_shape() y tf.shape(tensor) mais je n'arrive pas à obtenir les valeurs de forme en tant qu'entier. int32 valeurs.

Par exemple, ci-dessous, j'ai créé un tenseur 2-D, et j'ai besoin d'obtenir le nombre de lignes et de colonnes en tant que int32 pour que je puisse appeler reshape() pour créer un tenseur de forme (num_rows * num_cols, 1) . Cependant, la méthode tensor.get_shape() renvoie des valeurs comme Dimension type, et non 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.

Answer 1

Pour obtenir la forme comme une liste d'ints, faites tensor.get_shape().as_list() .

Pour compléter votre tf.shape() appeler, essayer tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])) . Ou vous pouvez directement faire tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1])) où sa première dimension peut être déduite.

Answer 2

Une autre façon de résoudre ce problème est la suivante :

tensor_shape[0].value

Ceci retournera la valeur int de l'objet Dimension.

Answer 3

2.0 Réponse compatible : Sur Tensorflow 2.x (2.1) vous pouvez obtenir les dimensions (forme) du tenseur sous forme de valeurs entières, comme indiqué dans le code ci-dessous :

Méthode 1 (utilisant 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]

Méthode 2 (utilisant 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]

Answer 4

Pour un tenseur 2-D, vous pouvez obtenir le nombre de lignes et de colonnes en tant que int32 en utilisant le code suivant :

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

Answer 5

Une autre solution simple consiste à utiliser map() comme suit :

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

Cela convertit tous les Dimension à des objets int