如何使用“tf.shape()”获得“静态”形状？

Question

我只是想使用命令 'tf.shape()' 获得张量的静态形状。我注意到我们可以使用'x.get_shape'来获得静态形状，但是，在我的代码中，对于训练，形状是静态的，对于评估，张量的形状是动态的'无'-所以我不确定如果我也可以通过使用 'tf.shape()' 来获得静态形状。

'deconv4.outputs' 的形状是 [16,256,256,3]，但是，当我使用 'tf.shape(deconv4.outputs)[0]' 时，结果是：'Tensor("FRUC_DVF_g/strided_slice_2:0 ", shape=(), dtype=int32, device=/device:GPU:0)'，而不是 '16'。

你能帮我解决这个问题吗？

提前致谢！

我得到了名为“deconv4.outputs”的模型的输出，其形状为 [16,256,256,3]。我想使用 'tf.shape()' 命令获取 'deconv4.outputs' 的第一维。

flow = tf.slice(deconv4.outputs, [0,0,0,0], [tf.shape(deconv4.outputs)[0], 256, 256, 2])

预期结果是 'tf.shape(deconv4.outputs)[0]' 返回 '16'。

Answer 1

tf.shape()，在具有适当输入的会话下运行时应返回 16。

任何动态的，如果你在输入中指定 None，而不在会话下运行它，你会得到 ()。

如果可能，请尝试使用 eager_execution_enabled 您的代码。