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Comment obtenir les dimensions du tensor de Tensorflow (forme) en valeurs int?

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() et tf.shape(tensor), mais je ne peux pas obtenir les valeurs de forme sous forme de valeurs entières _int32_.

Par exemple, ci-dessous, j'ai créé un tenseur 2D, et je dois obtenir le nombre de lignes et de colonnes sous la forme _int32_ pour pouvoir appeler reshape() afin de créer un tenseur de forme _(num_rows * num_cols, 1)_. Cependant, la méthode tensor.get_shape() renvoie des valeurs sous la forme 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.
_
pythontensorflowmachine-learningartificial-intelligence
66
stackoverflowuser2010

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

Pour terminer votre appel tf.shape(), 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 sa première dimension peut être déduite.

106
yuefengz

Une autre façon de résoudre ceci est la suivante:

tensor_shape[0].value

Cela renverra la valeur int de l'objet Dimension.

27
tijmen Verhulsdonck

pour un tenseur 2D, vous pouvez obtenir le nombre de lignes et de colonnes en int32 à l'aide du code suivant:

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())
5
Anna