Python 为什么tensorflow.rank总是返回空值的形状

作为TensorFlow的初学者，我不明白为什么TensorFlow.rank总是返回带有空值的形状？

这就是我正在做的：

import tensorflow as tf
%tensorflow_version 2.x

list_2d = [[1,2,3,4],
             [5,6,7,8],
             [9,10,11,12]
]
tensor_2d = tf.Variable(list_2d)

print(tensor_2d.shape)
print(tf.rank(tensor_2d))

并且输出为

(3, 4)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)

所以我的问题是

shape=（）

来自

tf.rank

输出的

是什么

我无法从这里得到太多-
这是因为
tf.rank（）
的输出本身就是一个张量。输出不是以整数形式返回秩，而是一个张量，其具有单个int32值，表示给定输入张量的秩。形状
（）
是输出值的形状，而不是输入张量（单值张量具有形状
（）
）。
返回值表示唯一寻址每个元素所需的索引数（在您的案例2中）。2是一个0维张量，它解释了为什么形状为空。有关更多信息，请参阅文档