为什么当X是张量时tensorflow split函数会报错

【问题标题】：why the tensorflow split function report error when X is a tensor为什么当X是张量时tensorflow split函数会报错
【发布时间】：2019-09-17 02:02:29
【问题描述】：

tensorflow函数拆分报错，搞不清楚

X = tf$random_uniform(minval=0,
                      maxval=10,
                      shape(256, 32),
                      name = "X");
Y = tf$split(X, num_or_size_splits = 2, axis = 0)

输出应该是正确的，但它报告错误消息：

py_call_impl 中的错误（可调用，dots$args，dots$keywords）：

值错误：不支持 Rank-0 张量作为拆分的 num_or_size_splits 参数。提供的参数：2.0

【问题讨论】：

从错误中说明您有一个Rank-0 tensor。听起来很像输入 X 在数字上必须是非奇异的。

标签： r tensorflow split

【解决方案1】：

它在启用了 Eager 的 tensorflow 1.14 中运行良好：

import tensorflow as tf 
tf.enable_eager_execution()
X = tf.random_uniform(shape=(256, 32),minval=0,maxval=10,name = "X");
Y = tf.split(X, num_or_size_splits = 2, axis = 0)

如果您尝试将张量用作 num_or_size_splits，请确保它是一个列表，其中包含指示每个拆分大小的元素

import tensorflow as tf 
tf.enable_eager_execution()
X = tf.random_uniform(shape=(256, 32),minval=0,maxval=10,name = "X");
n_split = tf.constant([128, 128])
Y= tf.split(X, num_or_size_splits = n_split, axis = 0)

【讨论】：