在tensorflow中将稀疏张量密集形状转换为整数值

如果我想得到tensorflow中法线张量的形状，并将值存储在一个列表中，我将使用以下方法

a_shape=[a.shape[0].value , a.shape[1].value]

如果我没弄错的话，使用.value将张量中的元素转换为实数

对于稀疏张量，我键入以下内容

a_sparse_shape=[a.dense_shape[0].value, a.dense_shape[1].value]

但是，我收到了错误消息 “'Tensor'对象没有属性'value'”

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有人有其他解决方案吗？

是的，有一种替代方案：

import tensorflow as tf

tensor = tf.random_normal([2, 2, 2, 3])
tensor_shape = tensor.get_shape().as_list()
print(tensor_shape)
# [2, 2, 2, 3]

对于稀疏张量也一样：

sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices=[[0,0], [1, 1]],
                                values=[1, 2],
                                dense_shape=[2, 2])
sparse_tensor_shape = sparse_tensor.get_shape().as_list()
print(sparse_tensor_shape)
# [2, 2]

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你对tensorflow的看法是什么

a.shape

也可以在

version=1.13

上使用稀疏张量正常运行。