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tf.TensorShape

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Representa la forma de un Tensor .

Se utiliza en los cuadernos

Se utiliza en la guía Se utiliza en los tutoriales

A TensorShape representa una especificación de la forma posiblemente-parcial para un Tensor . Puede ser uno de los siguientes:

  • Forma totalmente conocida: tiene un número conocido de dimensiones y un tamaño conocido para cada dimensión. por ejemplo TensorShape([16, 256])
  • Forma parcialmente conocida: tiene un número conocido de dimensiones, y un tamaño desconocido para una o más dimensiones. por ejemplo TensorShape([None, 256])
  • Forma Desconocido: tiene un número desconocido de dimensiones, y un tamaño desconocido en todas las dimensiones. por ejemplo TensorShape(None)

Si un tensor es producido por una operación de tipo "Foo" , su forma puede deducirse si hay una función de forma registrada para "Foo" . Ver Funciones de forma para los detalles de funciones de forma y la forma de registrarlos. Alternativamente, la forma se puede establecer utilizando explícitamente tf.Tensor.set_shape .

dims Una lista de dimensiones o Ninguno si la forma es no especificado.

TypeError Si disminuye su brillo no se pueden convertir a una lista de dimensiones.

dims Obsoleto. Devuelve la lista de las dimensiones de esta forma.

Sugerir TensorShape.as_list lugar.

ndims Descriptor de acceso desaprobado por rank .
rank Devuelve el rango de esta forma, o Ninguno si no está especificado.

Métodos

as_list

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Devuelve una lista de números enteros o None para cada dimensión.

Devoluciones
Una lista de números enteros o None para cada dimensión.

aumentos
ValueError Si self es una forma desconocida con un rango desconocido.

as_proto

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Devuelve esta forma como un TensorShapeProto .

assert_has_rank

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Plantea una excepción si self no es compatible con el determinado rank .

args
rank Un entero.

aumentos
ValueError Si self no representa una forma con lo dado rank .

assert_is_compatible_with

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Eleva excepción si self y other no representan la misma forma.

Este método se puede utilizar para afirmar que no existe una forma que tanto self y other representan.

args
other Otra TensorShape.

aumentos
ValueError Si self y other no representan la misma forma.

assert_is_fully_defined

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Plantea una excepción si self no está definido totalmente en todas sus dimensiones.

aumentos
ValueError Si self no tiene un valor conocido para cada dimensión.

assert_same_rank

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Plantea una excepción si self y other no tienen filas compatibles.

args
other Otra TensorShape .

aumentos
ValueError Si self y other no representan formas con el mismo rango.

concatenate

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Devuelve la concatenación de la dimensión en self y other .

args
other Otra TensorShape .

Devoluciones
A TensorShape cuyas dimensiones son la concatenación de las dimensiones en self y other .

is_compatible_with

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Devuelve verdadero si y sólo si self es compatible con other .

Dos formas posiblemente-definidos parcialmente son compatibles si existe una forma definida totalmente que ambas formas pueden representar. Por lo tanto, la compatibilidad permite que el código inferencia forma de razonar acerca de formas definidas parcialmente. Por ejemplo:

  • TensorShape (Ninguno) es compatible con todas las formas.

  • TensorShape ([Nada, Nada]) es compatible con todas las formas de dos dimensiones, tales como TensorShape ([32, 784]), y también TensorShape (ninguno). No es compatible con, por ejemplo, TensorShape ([Ninguno]) o TensorShape ([Ninguno, Nada, Nada]).

  • TensorShape ([32, Ninguno]) es compatible con todas las formas de dos dimensiones con el tamaño 32 en la dimensión 0 ª, y también TensorShape ([Nada, Nada]) y TensorShape (ninguno). No es compatible con, por ejemplo, TensorShape ([32]), TensorShape ([32, No, 1]) o TensorShape ([64, Ninguno]).

  • TensorShape ([32, 784]) es compatible con sí mismo, y también TensorShape ([32, Ninguno]), TensorShape ([Ninguno, 784]), TensorShape ([Nada, Nada]) y TensorShape (ninguno). No es compatible con, por ejemplo, TensorShape ([32, 1, 784]) o TensorShape ([Ninguno]).

La relación de compatibilidad es reflexiva y simétrica, pero no transitiva. Por ejemplo, TensorShape ([32, 784]) es compatible con TensorShape (ninguno), y TensorShape (Ninguno) es compatible con TensorShape ([4, 4]), pero TensorShape ([32, 784]) no es compatible con TensorShape ([4, 4]).

args
other Otra TensorShape.

Devoluciones
El verdadero si y sólo si self es compatible con other .

is_fully_defined

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Devuelve verdadero si y sólo si self está completamente definido en todas sus dimensiones.

merge_with

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Devuelve un TensorShape combinando la información de self y de other .

Las dimensiones en self y other se fusionan elementwise, de acuerdo con las reglas definidas para Dimension.merge_with() .

args
other Otra TensorShape .

Devoluciones
A TensorShape que contiene la información combinada de self y other .

aumentos
ValueError Si self y other no son compatibles.

most_specific_compatible_shape

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Devuelve la específica TensorShape más compatible con el self y other .

  • TensorShape ([Ninguno, 1]) es el más TensorShape específico compatible tanto con TensorShape ([2, 1]) y TensorShape ([5, 1]). Tenga en cuenta que TensorShape (Ninguno) también es compatible con TensorShapes anteriormente mencionados.

  • TensorShape ([1, 2, 3]) es la más TensorShape específico compatible tanto con TensorShape ([1, 2, 3]) y TensorShape ([1, 2, 3]). Hay TensorShapes más menos específicas compatibles con arriba TensorShapes mencionados, por ejemplo TensorShape ([1, 2, Ninguno]), TensorShape (ninguno).

args
other Otra TensorShape .

Devoluciones
Un TensorShape que es compatible con la forma específica de la mayor parte de self y de other .

num_elements

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Devuelve el número total de elementos, o ninguna de las formas incomp