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tf.TensorShape

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

形状を表すTensor

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

A TensorShapeのため、おそらく、部分形状仕様表すTensor 。これは、次のいずれかです。

  • 完全に知られている形状:寸法の既知の数と各次元の既知のサイズを有します。例えばTensorShape([16, 256])
  • 部分的に既知の形状は:寸法の既知の数、および1つまたは複数の次元の未知のサイズを有しています。例えばTensorShape([None, 256])
  • 未知の形状は:すべての次元の次元の未知の数、および未知の大きさを持っています。例えばTensorShape(None)

テンソルのタイプの操作によって生成される場合"Foo"の登録形状関数があれば、その形状を推測することができる"Foo" 。参照形状関数を形状関数の詳細とどのようにそれらを登録するため。あるいは、形状が明示的に使用して設定してもよいtf.Tensor.set_shape

dims ディメンションのリスト、またはNone形状が指定されていない場合。

TypeError 暗くなるには、ディメンションのリストに変換できない場合。

dims 推奨されていません。この形状のための寸法の一覧を返します。

提案TensorShape.as_list代わりに。

ndims 以下のための推奨されていませんアクセサrank
rank それが指定されていない場合は、この形状のランク、またはNoneを返します。

メソッド

as_list

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整数のリストや戻り値None各次元のを。

戻り値
整数のリストまたはNone各次元について。

発生させます
ValueError もしself不明ランク不明な形状です。

as_proto

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この形状を返しTensorShapeProto

assert_has_rank

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場合に例外を発生させself与えられたとの互換性がありませんrank

引数
rank 整数。

発生させます
ValueError 場合はself与えられたと形状表すものではありませんrank

assert_is_compatible_with

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場合に例外を発生させselfother同じ形状を表すものではありません。

この方法は、両方のこと形状が存在することを主張するために使用することができselfother表現を。

引数
other 別のTensorShape。

発生させます
ValueError 場合はselfother同じ形状を表すものではありません。

assert_is_fully_defined

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場合に例外を発生させself完全にすべてのディメンションで定義されていません。

発生させます
ValueError 場合はselfすべてのディメンションのための既知の値を持っていません。

assert_same_rank

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場合に例外を発生させselfother互換性のランクを持っていません。

引数
other 別のTensorShape

発生させます
ValueError 場合はselfother同じランクの形状を表すものではありません。

concatenate

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寸法の連結を返しselfおよびother

引数
other 別のTensorShape

戻り値
A TensorShapeその寸法の次元連結されself及びother

is_compatible_with

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trueを返しますIFFのselfと互換性のあるother

両方の形状を表すことができることを十分に定義された形状が存在する場合、2つの可能性が、部分的に定義された形状は、互換性があります。したがって、互換性が部分的に定義された形状約理由形状推論コードを可能にします。例えば:

  • TensorShape(なし)はすべての形と互換性があります。

  • TensorShape([なし、なし])は、このようなTensorShape([32、784])、またTensorShape(なし)として、全ての二次元形状に対応しています。それは互換性がありません、例えば、TensorShape([なし])またはTensorShape([なし、なし、なし])。

  • TensorShape([32、なし])は、0番目の次元の寸法32を有する全ての二次元形状と互換性があり、またTensorShape([なし、なし])とTensorShape(なし)。これは、例えば、TensorShape([32])、TensorShape([32、なし、1])又はTensorShape([64、なし])と互換性がありません。

  • TensorShape([32、784])は、それ自体と互換性があり、またTensorShape([32、なし])、TensorShape([なし]、[784])、TensorShape([なし、なし])とTensorShape(なし)。これは、例えば、TensorShape([32、1、784])またはTensorShape([なし])と互換性がありません。

互換性の関係は、再帰と対称が、推移的ではありません。例えば、TensorShape([32、784])はTensorShape(なし)と互換性があり、そしてTensorShape(なし)TensorShape([4,4])と互換性があるが、TensorShape([32、784])はTensorShapeと互換性がありません([4,4])。

引数
other 別のTensorShape。

戻り値
真のIFFのselfと互換性のあるother

is_fully_defined

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trueを返しますIFF self完全にすべてのディメンションで定義されています。

merge_with

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返しTensorShape 、情報を組み合わせselfおよびother

内寸法self及びotherために定義されたルールに従って、要素単位にマージされるDimension.merge_with()

引数
other 別のTensorShape

戻り値
A TensorShapeの結合情報を含むself及びother

発生させます
ValueError 場合はselfother互換性がありません。

most_specific_compatible_shape

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戻り値と互換性が最も特定のTensorShape selfおよびother

  • TensorShape([なし]、[1])TensorShape([2,1])及びTensorShape([5,1])の両方と互換性が最も特定TensorShapeあります。注TensorShape(なし)も上記TensorShapesと互換性があること。

  • TensorShape([1、2、3])はTensorShape([1、2、3])とTensorShape([1、2、3])の両方と互換性が最も特定TensorShapeあります。上述TensorShapes上記と互換性のより少ない特定TensorShapesは、ある例えばTensorShape([1、2、なし])、TensorShape(なし)。

引数
other 別のTensorShape

戻り値
A TensorShapeの最も具体的な互換性のある形でself及びother

num_elements

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不完全な形状の総要素数、またはnoneを返します。

with_rank

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基づいた形状返しself与えられたランクを。

この方法は、既知のランクのいずれかに完全に未知の形状を推進しています。

引数
rank 整数。

戻り値
少なくともとして特定ような形状self所与のランクです。

発生させます
ValueError 場合はself与えられたと形状表すものではありませんrank

with_rank_at_least

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基づいた形状返しself少なくとも与えられたランクを。

引数
rank 整数。

戻り値
特定ように少なくともある形状self少なくとも所与のランク。

発生させます
ValueError 場合はself少なくとも与えられた形状表すものではありませんrank

with_rank_at_most

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基づいた形状返しself最大で指定されたランクのを。

引数
rank 整数。

戻り値
特定ように少なくともある形状self高々所与のランクです。

発生させます
ValueError 場合はself最大で指定されたと形状表すものではありませんrank

__add__

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__bool__

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trueを返します。この形状は、非ゼロの情報が含まれている場合。

__concat__

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__eq__

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trueを返した場合にselfと同等であるother

__getitem__

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キーに応じて、大きさや形状の値を返します。

引数
key 場合key整数であり、そのインデックスで寸法を返します。そうでない場合にkeyスライスされ、その寸法ものからスライスすることによって選択されるTensorShape返すself

戻り値
整数もしkey整数であるか、またはTensorShape場合keyスライスです。

発生させます
ValueError 場合keyスライスであるとself完全に未知であり、ステップが設定されています。

__iter__

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戻り値のself.dimsランクが知られていれば、そうでないとValueErrorを発生させます。

__len__

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この形状のランクを返し、または未指定の場合はValueErrorを発生させます。

__ne__

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場合はtrueを返しますself異なることが知られているother

__nonzero__

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trueを返します。この形状は、非ゼロの情報が含まれている場合。

__radd__

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