tf.get_shape举例
时间: 2023-09-30 21:11:02 浏览: 57
tf.get_shape() 是 TensorFlow 中的一个函数,用于获取 Tensor 的 shape,即维度信息。下面以一个例子来说明它的用法:
例如,我们定义了一个形状为 (3, 4, 5) 的 Tensor,如下所示:
```
import tensorflow as tf
x = tf.ones([3, 4, 5])
```
然后,我们可以使用 tf.get_shape() 函数来获取 Tensor x 的 shape,如下所示:
```
shape = x.get_shape()
print(shape)
```
运行代码后,输出结果如下:
```
(3, 4, 5)
```
即 Tensor x 的 shape 是 (3, 4, 5),它的三个维度分别为 3、4 和 5。
相关问题
tf.get_variable
`tf.get_variable` 是 TensorFlow 中用于创建或获取变量的函数。它可以在指定的作用域下创建一个新的变量,或者获取已经存在的变量。这个函数可以用于创建权重和偏置等模型参数。
使用 `tf.get_variable` 函数时,需要指定变量的名称,以及变量的形状(可选)和类型(可选)。如果给定的名称已经存在了一个变量,则会返回该变量;否则,会创建一个新的变量并返回。
下面是一个使用 `tf.get_variable` 函数创建变量的示例:
```python
import tensorflow as tf
# 在名为 "my_variable" 的作用域下创建一个形状为 [10, 2] 的变量
with tf.variable_scope("my_variable"):
my_variable = tf.get_variable("weights", shape=[10, 2], dtype=tf.float32)
# 获取已经存在的变量
with tf.variable_scope("my_variable", reuse=True):
my_variable = tf.get_variable("weights")
```
在以上示例中,首先我们在名为 "my_variable" 的作用域下创建了一个形状为 [10, 2] 的浮点型变量 `weights`。然后,通过设置 `reuse=True`,我们可以在同一作用域下获取已经存在的变量 `weights`。
tf.get_collections 2.0版本
在 TensorFlow 2.0 中,tf.get_collections() 函数已被弃用,取而代之的是 tf.compat.v1.get_collection()。这是因为在 TensorFlow 2.0 中,已经移除了 tf.Graph() 的默认行为,因此需要使用 tf.compat.v1 模块来兼容之前的版本。如果您需要获取默认图的集合,可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
# 获取默认图的集合
col = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
```
如果您需要获取其他图的集合,可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
# 创建新的图
g = tf.Graph()
# 在新的图中添加变量
with g.as_default():
x = tf.Variable(0.0, name='x')
y = tf.Variable(0.0, name='y')
# 获取新的图的集合
col = g.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
```
在 TensorFlow 2.0 中,建议使用 tf.Variable() 来代替 tf.get_variable() 来创建变量。同时,建议使用 tf.Module 和 tf.keras.layers.Layer 来管理模型中的变量。