tf.reshape 没有为第一个元素提供 ?(None)答案

【问题标题】：tf.reshape is not giving ?(None) for first elementtf.reshape 没有为第一个元素提供 ?(None)
【发布时间】：2019-10-30 07:39:53
【问题描述】：

我是 tensorflow 的新手，我有下面这样的张量，

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

a.shape 的输出是

TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])

对于我的计算过程，我想将张量重塑为 (?, 2, 3)

我无法将其重塑为所需的格式。

我试过了，

tf.reshape(a, [-1, 2, 3])

但它会返回，

<tf.Tensor 'Reshape_18:0' shape=(1, 2, 3) dtype=int32> # 1 has to be replaced by ?

我进一步尝试，

tf.reshape(a, [-1, -1, 2, 3])

它返回，

<tf.Tensor 'Reshape_19:0' shape=(?, ?, 2, 3) dtype=int32> # two ? are there

如何获得想要的结果？

对不起，如果这听起来很简单的问题。

【问题讨论】：

还有什么问题？任何期望形状(?, 2, 3) 的东西也应该接受形状(1, 2, 3)。你有例外吗？
是的。我得到一个例外，说张量的外部尺寸为 1 并且应该是 None 。这是 tensorflow 服务模型的一部分，它期望最外层维度为无，因此它可以提供批量输出。如果是一个，那么它只能提供一个输出。

标签： python python-3.x tensorflow

【解决方案1】：

“问题”是 TensorFlow 尽可能多地进行形状推断，这通常是件好事，但如果您明确想要有一个 None 维度，它会使它变得更加复杂。这不是一个理想的解决方案，但一种可能的解决方法是使用tf.placeholder_with_default，例如：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# This placeholder is never actually fed
z = tf.placeholder_with_default(tf.zeros([1, 1, 1], a.dtype), [None, 1, 1])
b = a + z
print(b)
# Tensor("add:0", shape=(?, 2, 3), dtype=int32)

或其他类似的选项，只是通过重塑：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
s = tf.placeholder_with_default([1, int(a.shape[0]), int(a.shape[1])], [3])
b = tf.reshape(a, s)
b.set_shape(tf.TensorShape([None]).concatenate(a.shape))
print(b)
# Tensor("Reshape:0", shape=(?, 2, 3), dtype=int32)

【讨论】：

感谢您的解决方案，我会检查并通知您。
你能解释一下它是如何工作的吗？ z = tf.placeholder_with_default(tf.zeros([1, 1, 1], a.dtype), [None, 1, 1]) 这一行。特别是 [1, 1, 1]
@MohamedThasinah 它的作用是创建一个形状为(?, 1, 1) 的占位符，默认值为[[[0]]]，实际上它的形状为(1, 1, 1)。由于原则上您可以为占位符提供不同的值，TensorFlow 不能假设实际形状总是(1, 1, 1)，因此它必须考虑第一个维度可以具有任何大小，这将导致广播添加使用a 给出新的初始? 维度。 “诀窍”是您实际上从未为占位符提供值，因此它就像一个具有部分未知形状的常量。
@MohamedThasinah 也就是说，如果可能的话，通常不是检查确切的形状相等性，而是检查形状兼容性，而不是使用tf.TensorShape.is_compatible_with。

【解决方案2】：

你试图完成的任务根本上是错误的。您正在尝试从完全已知的形状 see the documentation 制作一个部分已知的形状。

当您在图形构建过程中不知道完全已知的形状时，将使用部分已知的形状。无论如何，您必须在执行图形时指定实际形状。因此，将任何形状完全已知的张量转换为部分已知的张量是没有意义的。

如果您想对一些部分已知的形状执行操作，请使用广播（例如，对形状为 (1, 2, 3) 和 (None, 2, 3) 的张量进行add 操作会产生形状为 (None, 2, 3) 的张量）

【讨论】：