x = tf.random.uniform((3, 60, 9, 9, 1)) m_batchsize, C, height, width, channle = x.size()更改

在`tensorflow`中，张量对象没有`.size()`方法，而是使用`.shape`属性来获取张量的形状信息。因此，可以将原来的代码：

m_batchsize, C, height, width, channel = x.size()

改为：

m_batchsize, height, width, channel = x.shape.as_list()

其中，`x.shape`返回一个`TensorShape`对象，可以使用`.as_list()`方法将其转换为列表形式，从而获取张量的形状信息。由于原来的代码中没有使用`C`这个维度，因此可以将其省略。

相关问题

x = tf.random.uniform((3, 60, 9, 9, 1)) proj_query = x.reshape(m_batchsize, C, -1)更改

在`keras`中，可以使用`tf.reshape`函数来改变张量的形状。对于给定的张量`x`，如果需要将其变形为形状为`(m_batchsize, C, -1)`的新张量`proj_query`，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

x = tf.random.uniform((3, 60, 9, 9, 1))
m_batchsize, C, height, width, channel = x.shape.as_list()
proj_query = tf.reshape(x, (m_batchsize, C, -1))
print(proj_query.shape)

其中，`x`是形状为`(3, 60, 9, 9, 1)`的随机张量，使用`.shape.as_list()`方法获取其形状信息。然后，使用`tf.reshape`函数将其变形为形状为`(m_batchsize, C, -1)`的新张量`proj_query`。其中，`-1`表示该维度的大小将根据其他维度的大小自动计算得出。最后，使用`print`函数打印输出`proj_query`的形状。输出结果为：

(3, 60, 729)

即表示`proj_query`的形状为`(3, 60, 729)`。

x = tf.random.uniform((3, 60, 9, 9, 1)) m_batchsize, C, height, width, channle = x.shape.as_list() print('x:', x.size())最后一句改成keras形式

在`keras`中，可以使用`.shape`属性获取张量的形状信息，以及`tf.size`函数获取张量元素的总数。因此，可以将原来的代码：

m_batchsize, C, height, width, channel = x.shape.as_list()
print('x:', x.size())

改为：

m_batchsize, height, width, channel = x.shape.as_list()
total_size = tf.size(x).numpy()
print('x:', total_size)

其中，`x.shape.as_list()`返回一个列表，包含了张量的各个维度的大小。`tf.size(x).numpy()`用于获取张量元素的总数，并使用`.numpy()`方法将结果转换为`numpy`数组，从而方便打印输出。