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Comment obtenir Tensorflow tenseur de dimensions (de la forme) valeurs int?

Supposons que j'ai un Tensorflow tenseur. Comment puis-je obtenir les dimensions de la forme du tenseur des valeurs entières? Je sais qu'il y a deux méthodes, tensor.get_shape() et tf.shape(tensor), mais je ne peux pas obtenir la forme de valeurs integer int32 valeurs.

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

115voto

yuefengz Points 2183

Pour obtenir la forme d'une liste d'entiers, ne tensor.get_shape().as_list().

Pour compléter votre tf.shape() appel, essayez 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 la première dimension peut être déduite.

29voto

Une autre façon de résoudre ce problème est comme ceci:

tensor_shape[0].value

Ce sera le retour de l'int valeur de la Dimension de l'objet.

5voto

Anna Points 51

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

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

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