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¿Cómo obtener las dimensiones del tensor(forma) de Tensorflow como valores int?

Question

Supongamos que tengo un tensor de Tensorflow. ¿Cómo obtengo las dimensiones (forma) del tensor como valores enteros? Sé que hay dos métodos, tensor.get_shape() y tf.shape(tensor) , pero no puedo obtener los valores de forma como valores enteros int32 .

Por ejemplo, a continuación he creado un tensor 2-D, y necesito obtener el número de filas y columnas como int32 para poder llamar a reshape() para crear un tensor de forma (num_rows * num_cols, 1) . Sin embargo, el método tensor.get_shape() devuelve valores como Tipo de Dimension , no int32 .

import tensorflow as tf
import numpy as np

sess = tf.Session()    
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([[1001,1002,1003],[3,4,5]]), dtype=tf.float32)

sess.run(tensor)    
# array([[ 1001.,  1002.,  1003.],
#        [    3.,     4.,     5.]], dtype=float32)

tensor_shape = tensor.get_shape()    
tensor_shape
# TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])    
print tensor_shape    
# (2, 3)

num_rows = tensor_shape[0] # ???
num_cols = tensor_shape[1] # ???

tensor2 = tf.reshape(tensor, (num_rows*num_cols, 1))    
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1750, in reshape
#     name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 454, in apply_op
#     as_ref=input_arg.is_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 621, in convert_to_tensor
#     ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function
#     return constant(v, dtype=dtype, name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant
#     tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 353, in make_tensor_proto
#     _AssertCompatible(values, dtype)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 290, in _AssertCompatible
#     (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
# TypeError: Expected int32, got Dimension(6) of type ''Dimension'' instead.

Answer 1

Otra forma de resolver esto es así:

tensor_shape[0].value

Esto devolverá el valor int del objeto Dimension.

Answer 2

Para obtener la forma como una lista de tensor.get_shape().as_list() , haga tensor.get_shape().as_list() .

Para completar su llamada a tf.shape() , intente tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])) . O puede hacer directamente tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1])) donde se puede inferir su primera dimensión.

Answer 3

para un tensor 2-D, puede obtener el número de filas y columnas como int32 usando el siguiente código:

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())