一、tf.shape(a) 和 a.get_shape()比较
- 相同点:都可以得到tensor a 的尺寸
- 不同点:tf.shape(a)中a数据的类型可以是tensor,list,array,而a.get_shape()中的a的数据类型必须是tensor,且返回的是一个tuple.可以通过a.get_shape().as_list()得到一个list
二、tf.shape(a)的使用
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 是一个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) # 结果:[2 3]
print sess.run(y_shape) # 结果:[2 3]
print sess.run(z_shape) # 结果:[2 3 4]
三、a.get_shape()的使用
x_shape=x.get_shape() # 返回的是TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)]),不能使用 sess.run() 因为返回的不是tensor 或string,而是元组
x_shape=x.get_shape().as_list() # 可以使用 as_list()得到具体的尺寸,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'