dim = reshape.get_shape()[1].value AttributeError: 'int' object has no attribute 'value'

这个错误提示表明你在尝试访问一个整数值（`int`对象）的`value`属性，这是不可能的，因为整数类型本身并没有`value`这个属性。这通常发生在你期望从`TensorShape`对象上获取信息的时候，特别是在使用TensorFlow早期版本中。

在TensorFlow 1.x里，`get_shape()`返回的是一个`TensorShape`对象，可以使用`.as_list()`或`.value`来获取维度列表或具体的整数值。但在TensorFlow 2.x及以后，大部分时候形状会被直接作为元组（tuple）返回，不再需要显式调用`value`或`as_list()`。

如果你是在处理变量、张量或者某个操作的输出，可能是这样的情况：
- 如果是TF 1.x，检查`reshape`是否已经进行了形状计算并返回了`TensorShape`对象。
- 如果是TF 2.x，`reshape.get_shape()`应直接返回一个元组或None，如果没有显式的形状信息，可以试试`tf.shape(reshape)`。

修正后的代码示例：

if tf.__version__ < '2':
    shape = reshape.get_shape()
    if shape.is_fully_defined():
        dim = shape[1]
else:
    dim = int(tf.shape(reshape)[1])

如果`dim`还是一个错误，那么可能是因为`reshape`操作没有得到预期的结果或者是输入数据的问题。

相关问题

dim = reshape.get_shape()[1].value AttributeError: 'int' object has no attribute 'value'。修改成TensorFlow 2.x及以后的代码

在TensorFlow 2.x及以上版本中，`get_shape()`方法已经被移除，取而代之的是`.shape`属性，且不再直接提供`.value`属性获取张量维度的大小。如果你需要获取一个张量的确切维度，应该直接调用`.shape`，例如：

if not isinstance(reshape, tf.Tensor):
    reshape = tf.convert_to_tensor(reshape, dtype=tf.int32)  # 如果reshape不是Tensor

try:
    dim = reshape.shape[1]
except IndexError as e:
    print(f"Index out of range for the shape of reshape: {e}")

# 或者更安全的方式
if reshape.shape.rank is not None and reshape.shape[1].value is not None:
    dim = reshape.shape[1].value
else:
    print("Shape information not available")

这里的`.rank`属性可以检查张量是否有维度信息，`.value`则是在形状完全确定的情况下尝试获取具体的维度值。如果无法获取到确切的值，会捕获`ValueError`异常。

def fc_layer(self, bottom, name): with tf.variable_scope(name): shape = bottom.get_shape().as_list() dim = 1 for d in shape[1:]: dim *= d x = tf.reshape(bottom, [-1, dim]) weights = self.get_fc_weight(name) biases = self.get_bias(name) # Fully connected layer. Note that the '+' operation automatically # broadcasts the biases. fc = tf.nn.bias_add(tf.matmul(x, weights), biases) return fc

这段代码实现了一个全连接层（Fully Connected Layer），输入是bottom，输出是fc。其中，bottom表示输入数据，name是该层的名称，shape变量记录了bottom的形状，dim变量计算了bottom的总特征数，x变量是将bottom变形后的结果，weights变量是该层的权重参数，biases变量是该层的偏置参数，tf.nn.bias_add函数实现了加偏置的操作，最终通过tf.matmul计算得到全连接层的输出fc。