如何在張量流中使用張量的動態形狀

Question

如何爲以下計算建立張量流圖？我現在面臨的問題是如何使用張量A的形狀信息，它具有可變的形狀大小。

A = tf.placeholder(tf.float32, [None,10]) 
B = tf.Variable(tf.random_normal([10,20])) 
C = tf.matmul(A, B) 
D = tf.matmul(tf.transpose(C), A) # the value of A.shape[0] 

Answer 1

你是一個張A的價值已經傳遞給一個佔位符，當你這樣做，你就知道它的形狀。我會爲您關心的形狀創建另一個佔位符，並通過它：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

A = tf.placeholder(tf.float32, [None,10]) 
L = tf.placeholder(tf.float32, None) 

B = tf.Variable(tf.random_normal([10,20])) 
C = tf.matmul(A, B) 
D = tf.multiply(tf.transpose(C), L) // L is a number, matmul does not multiply matrix with a number 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    a = np.zeros((5, 10), dtype=np.float32) 
    l = a.shape[0] 
    sess.run(D, {A: a, L: l})