Tensorflow 如何计算N张量？N在运行时决定

我想做什么

M = tf.concat([tensor]*N, axix = 0) 

但现在，N是一个在运行时决定的张量

other_tensor = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, 2])
N = tf.shape(other_tensor)[0] # N is None, and it is decided in run time.

那么，如何做到这一点呢？

您应该使用，而不是concat。要获得形状，请使用以下示例：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([1, 2])
c = tf.tile(a, (1, int(a.get_shape()[0])))
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(c)

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如果您需要张量的形状稍有不同，请阅读tile函数中的第二个参数，并使用

tf。重塑

谢谢您的回答。也许我没说清楚。在我的情况下，a=tf.placeholder（dtype=tf.int32，shape=[None，2]）@ZehaoShi看你前面的问题，答案是‘不，一点也不清楚’。要回答您的后续问题，请转到get_shape链接，查看在动态形状的情况下如何使用tf.shape（）获取动态形状。tf.tile（）正是我想要的。多谢各位。为了方便其他人，我现在重写这个问题。