Arrays TensorFlow-无法使用get_shape命令获取矩阵的形状

当我这样做的时候，我似乎无法得到张量的形状

get_shape().as_list()

以下是我编写的代码：

matrix1 = tf.placeholder(tf.int32) 
matrix2 = tf.placeholder(tf.int32)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    a = sess.run(matrix1, {matrix1: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]})
    b = sess.run(matrix2, {matrix2: [[10,11,12],[13,14,15], [16,17,18]]})
    print(a.get_shape().as_list()) #ERROR

我得到以下错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape'

我想知道矩阵的形状，这样我就可以在任意矩阵中循环遍历它的行和列。

只需在注释中总结讨论内容，只需几点注释

matrix1和a都是多维数组，但有一个区别：

matrix1是的实例，它支持两种访问形状的方法：matrix1.shape属性和matrix1.get_形状方法

tf.Tensor求值的结果a是一个numpy，它只有一个.shape属性

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从历史上看，tf.Tensor只有get_shape方法，后来添加shape使其与numpy类似。还有一点需要注意：在tensorflow中，TensorShape可以是动态的，就像您的示例中一样，在这种情况下，get_shape和shape都不会返回数字。在这种情况下，可以在运行时使用函数来访问它。这是一个可能有用的时间。

不是专家，但如果它是一个numpy.ndarray，该方法不是被调用了吗？a是一个numpy.ndarray，所以应该使用a.shape