Как получить размеры (форму) тензорного потока Tensorflow в виде значений int?

Предположим, у меня есть тензор тензорного потока. Как получить размеры (форму) тензора в виде целочисленных значений? Я знаю, что есть два метода, tensor.get_shape()и tf.shape(tensor), но я не могу получить значения формы как целые числа int32.

Например, ниже я создал двумерный тензор, и мне нужно получить количество строк и столбцов, int32чтобы я мог вызвать его reshape()для создания тензора формы (num_rows * num_cols, 1). Однако метод tensor.get_shape()возвращает значения как Dimensionтип, а не 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.

Чтобы получить форму в виде списка целых чисел, выполните tensor.get_shape().as_list().

Чтобы завершить tf.shape()звонок, попробуйте tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])). Или вы можете сделать это напрямую там, tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))где можно вывести его первое измерение.

Другой способ решить эту проблему:

tensor_shape[0].value

Это вернет значение типа int объекта Dimension.

для двумерного тензора вы можете получить количество строк и столбцов как int32, используя следующий код:

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

Совместимый ответ 2.0 : в Tensorflow 2.x (2.1), вы можете получить размеры (форму) тензора как целые числа, как показано в приведенном ниже коде:

Способ 1 (использование tf.shape) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.shape.as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Способ 2 (с использованием tf.get_shape()) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.get_shape().as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Другое простое решение - использовать map()следующее:

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

Это преобразует все Dimensionобъекты вint

В более поздних версиях (протестированных с помощью TensorFlow 1.14) есть более похожий на numpy способ получить форму тензора. Вы можете использовать tensor.shapeдля получения формы тензора.

tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)