Python tensorflow：如何创建与占位符形状相同的常量张量

我有一个占位符输入：

Y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, n_outputs))

现在，我想创建一个与Y形状相同的常数：

w = Y.get_shape()
zero = tf.constant(np.zeros(w), dtype=tf.float32)

错误返回：

__index__ returned non-int (type NoneType)

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为什么不用与占位符相同的形状来构建常量呢，类似的东西应该可以工作

zero = tf.constant(0, dtype=tf.float32, shape(none, n_outputs))

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我认为因为占位符没有被输入任何数据，所以你会得到一个错误

在另一篇文章中找到了答案

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如果你想用0或1填充张量，你可以使用

tf.zeros\u like

和

tf.ones\u like

方法作为

tf.fill

的简写

a = tf.constant([0, 1, 2, 3, 4])

a_zeros = tf.zeros_like(a)
a_zeros
>>> <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32)>

a=tf.常数（[0,1,2,3,4]）
a_zeros=tf.zeros_like（a）
a_零
>>> 

我尝试了你的想法：zero=tf.constant（0，dtype=tf.float32，shape=（None，n_输出）），这里有一个错误“int（）参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是‘NoneType’。去掉None可能只有shape（n_输出）

a = tf.constant([0, 1, 2, 3, 4])

a_zeros = tf.zeros_like(a)
a_zeros
>>> <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32)>