Comment obtenir les dimensions (forme) du tenseur Tensorflow en tant que valeurs int?


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Supposons que j'ai un tenseur Tensorflow. Comment obtenir les dimensions (forme) du tenseur sous forme de valeurs entières? Je sais qu'il existe deux méthodes tensor.get_shape()et tf.shape(tensor), mais je ne peux pas obtenir les valeurs de forme sous forme de valeurs entières int32.

Par exemple, ci-dessous, j'ai créé un tenseur 2D, et j'ai besoin d'obtenir le nombre de lignes et de colonnes int32afin que je puisse appeler reshape()pour créer un tenseur de forme (num_rows * num_cols, 1). Cependant, la méthode tensor.get_shape()renvoie des valeurs comme Dimensiontype, pas int32.

import tensorflow as tf
import numpy as np

sess = tf.Session()    
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([[1001,1002,1003],[3,4,5]]), dtype=tf.float32)

sess.run(tensor)    
# array([[ 1001.,  1002.,  1003.],
#        [    3.,     4.,     5.]], dtype=float32)

tensor_shape = tensor.get_shape()    
tensor_shape
# TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])    
print tensor_shape    
# (2, 3)

num_rows = tensor_shape[0] # ???
num_cols = tensor_shape[1] # ???

tensor2 = tf.reshape(tensor, (num_rows*num_cols, 1))    
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1750, in reshape
#     name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 454, in apply_op
#     as_ref=input_arg.is_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 621, in convert_to_tensor
#     ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function
#     return constant(v, dtype=dtype, name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant
#     tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 353, in make_tensor_proto
#     _AssertCompatible(values, dtype)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 290, in _AssertCompatible
#     (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
# TypeError: Expected int32, got Dimension(6) of type 'Dimension' instead.

Réponses:


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Pour obtenir la forme sous forme de liste d'entiers, faites tensor.get_shape().as_list().

Pour terminer votre tf.shape()appel, essayez tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])). Ou vous pouvez directement faire tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))où sa première dimension peut être déduite.


Merci, cela me permet d'appeler et de terminer tf.reshape(), mais j'aimerais vraiment obtenir num_rowset num_colssous forme d'entiers pour d'autres opérations.
stackoverflowuser2010

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Essayer tensor.get_shape().as_list()
yuefengz

1
Ouais, ça as_list()marche. Veuillez l'ajouter à votre réponse et j'accepterai.
stackoverflowuser2010

2
Pour être complet, ce code fonctionne:num_rows, num_cols = x.get_shape().as_list()
stackoverflowuser2010

1
Agréable! J'utilisais python int () pour convertir les résultats de x.get_shape (). ie num_rows = int (x.get_shape () [1]), num_cols = int (x.get_shape () [2]), etc. Merci de m'avoir éclairé sur une meilleure façon :-)
SherylHohman

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Une autre façon de résoudre ce problème est la suivante:

tensor_shape[0].value

Cela renverra la valeur int de l'objet Dimension.


6

pour un tenseur 2-D, vous pouvez obtenir le nombre de lignes et de colonnes comme int32 en utilisant le code suivant:

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())

2
Très inélégant. Comment cela s'ajoute aux réponses déjà fournies?
rayryeng

4

Réponse compatible 2.0 : Dans Tensorflow 2.x (2.1), vous pouvez obtenir les dimensions (forme) du tenseur sous forme de valeurs entières, comme indiqué dans le code ci-dessous:

Méthode 1 (en utilisant tf.shape) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.shape.as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Méthode 2 (en utilisant tf.get_shape()) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.get_shape().as_list()
print(Shape)   # [2,3]

1

Une autre solution simple consiste à utiliser map()comme suit:

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

Cela convertit tous les Dimensionobjets enint


0

Dans les versions ultérieures (testées avec TensorFlow 1.14), il existe un moyen plus numérique d'obtenir la forme d'un tenseur. Vous pouvez utiliser tensor.shapepour obtenir la forme du tenseur.

tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)
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