Python TensorFlow创建动态形状变量

我需要创建一个

tf.Variable

，其形状只有在执行时才知道

我将代码简化为以下要点。我需要在占位符中找到大于4的数字，在结果张量中需要将第二项更新为24常数

import tensorflow as tf

def get_variable(my_variable):
    greater_than = tf.greater(my_variable, tf.constant(4))
    result = tf.boolean_mask(my_variable, greater_than)
    # result = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(result)), trainable=False, expected_shape=tf.shape(result), validate_shape=False)   # doesn't work either
    result = tf.get_variable("my_var", shape=tf.shape(my_variable), dtype=tf.int32)
    result = tf.scatter_update(result, [1], 24)
    return result

input = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[5])
    created_variable = get_variable(input)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(created_variable, feed_dict={input: [2, 7, 4, 6, 9]})
    print(result)

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我找到了，但他们没有答案，也没有帮助我

我遇到了同样的问题，偶然发现了同样的未回答的问题，并设法拼凑出一个解决方案，用于在图形创建时创建具有动态形状的变量。请注意，必须在执行

tf.Session.run（…）

之前或第一次执行时定义形状

将tensorflow导入为tf
def get_变量（我的_变量）：
大于等于tf.greater（my_变量，tf.constant（4））
结果=tf.boolean\u掩码（my\u变量，大于）
zerofill=tf.fill（tf.shape（my_变量），tf.constant（0，dtype=tf.int32））
#初始化
结果=tf.get\u变量(
“my_var”，shape=None，validate_shape=False，dtype=tf.int32，初始值设定项=zerofill
)
结果=tf.scatter\u更新（结果[1]，24）
返回结果
input=tf.placeholder（dtype=tf.int32，shape=[5]）
创建的变量=获取变量（输入）
使用tf.Session（）作为sess：
sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））
result=sess.run（创建的变量，feed_dict={input:[2,7,4,6,9]}）
打印（结果）

诀窍是创建一个

tf.Variable

，其中

shape=None

，

validate\u shape=False

，并将一个

tf.Tensor

交给一个具有未知形状的初始值设定项