Python 当指定给变量时，张量的输出形状会发生变化

定义了一个模型，该模型输入形状（96,96,3）并输出形状（128），即为输入大小的给定图像提供128大小的嵌入。类似于facenet

createmodel（）是一个函数，它在构建完整模型后返回完整模型。由于模型期望以（批次大小，96,96,3）的形式输入，因此我传递3个图像，即（3,96,96,3），因此模型的输出将为形状（1,3128）。记住这一点，考虑如下：

nn4_small2=createmodel()
print(nn4_small2.outputs[0][2])

#prints Tensor("strided_slice_11:0", shape=(128,), dtype=float32)

x=nn4_small2.outputs[0][2]
print(tf.shape(x))

#prints Tensor("Shape_6:0", shape=(1,), dtype=int32)

当分配给变量时，为什么输出张量的形状会改变

shape（input，name=None）返回表示输入形状的一维整数张量

使用x.get_shape（）返回x变量的张量形状