をintにテンソルの未知の次元のサイズを変換すると、我々はTensorflow。
私は例えば、私はさらに計算にそれを使用することができ Bは、このような変換することができますどのようa = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3072))
b = a.get_shape()[0]
を持っていると仮定します与えられたテンソルTのために、私は新しいものを作成することができます、のようなSTH
newT = T/b
あなたはグラフの操作を使用する必要があります。
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3072))
b = tf.shape(a)[0]
戻り
<tf.Tensor 'strided_slice:0' shape=() dtype=int32>
とb = a.get_shape()[0]の 戻り
Dimension(None)
あなたの現在の方法は、既に動作します。私は、次のコードでそれを試み、それが正常に動作します：
x = [[1,2,3],[4,5,6], [7,8,9]]
x = tf.constant(x)
size = x.get_shape()[0]
x /= size
with googlelog.Capture():
p_op = tf.Print(x, [x], "output: ", summarize=10)
sess.run(p_op)
出力で：
output: [0 0 1 1 1 2 2 2 3]
あなたのxはあらかじめ指定された次元の大きさを持っているので、それは、私の場合ではありません。またテンソルではなくリストです –
ああ、コピー＆ペーストするのを忘れていましたが、インスタンシエーションの直後にx = tf.constant（x）という行があったのでテンソルのために働きました。しかし、あなたのプレースホルダーの問題に関して、あなたはあなたが持っている問題を詳しく説明できますか？実行時に形状が生成されると予想していたので、上記のように動作するはずです。 –
ああ、私はあなたが何を打っているのか知っていると思う。 x.get_shape（）[0]（グラフ作成時）ではなく、tf.shape（x）[0]（実行時に値を取得） –