如何在Tensorflow中提取佔位符張量的形狀值？

我爲輸入數據定義了一個x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])。之後，我需要知道x形狀的第一個值是批量大小。我提取了x.get_shape().as_list()[0]的值，但我得到了None。你能告訴我應該如何正確提取它？非常感謝！如何在Tensorflow中提取佔位符張量的形狀值？

編輯：

我現在已經使用tf.get_shape()但它會導致另一個錯誤。在我的代碼，我已經定義了一個deconv功能可按：

def deconv(X, W, b, output_shape): 
    X += b 
    return tf.nn.conv2d_transpose(X, W, output_shape, strides=[1, 1, 1, 1])

如果我設置batch_size以這種方式int：batch_size = 50，的deconv函數的調用效果很好如下：

W_conv2_T = tf.ones([5, 5, 32, 64]) 
pool1_tr = deconv(conv2_tr, W_conv2_T, tf.zeros([64]), [batch_size, 14, 14, 32])

conv2_tr的形狀是[50, 14, 14, 64]。並且由此產生的形狀pool1_tr是[50, 14, 14, 32]。但是如果我設置batch_size = tf.get_shape(x)[0],conv2_tr的形狀是[None, 14, 14, 64]並且所得到的形狀pool1_tr變成[None, None, None, None]。這個bug非常奇怪。你能幫我解決這個問題嗎？提前致謝！

來源

2016-12-01 southdoor

對於佔位符中的行數，值None表示它在運行時可能會有所不同，因此您必須使用tf.shape(x)將形狀設置爲tf.Tensor。下面的代碼應該可以工作：

batch_size = tf.shape(x)[0]

來源

2016-12-01 21:14:39 mrry

非常感謝您的回答！不幸的是，我得到了另一個相關的奇怪的錯誤，我不知道這一點。我編輯了這個問題並添加了更多信息。你可以看看並幫助我嗎？謝謝！ – southdoor

它看起來像'tf.nn.conv2d_transpose（）'的形狀推斷是相當薄弱的。（它看起來像我寫的：P。）感謝您提請我們注意 - 我們將準備一個修復程序，同時您可以使用該形狀的已知尺寸調用'pool1_tr.set_shape（）'。 – mrry

如何在Tensorflow中提取佔位符張量的形狀值？

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