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tf.TensorShape

Tensorflow 1 Version Voir la source sur GitHub

Représente la forme d'un Tensor .

Utilisé dans les ordinateurs portables

Utilisé dans le guide Utilisé dans les tutoriels

A TensorShape représente une spécification de forme peut-partiel d'un Tensor . Il peut être l'un des éléments suivants:

  • Forme entièrement connue: a connu un certain nombre de dimensions et d' une taille connue pour chaque dimension. par exemple TensorShape([16, 256])
  • Forme partiellement connue: a connu un certain nombre de dimensions et d' une taille inconnue pour une ou plusieurs dimensions. par exemple TensorShape([None, 256])
  • Forme inconnue: a un nombre inconnu de dimensions et d' une taille inconnue dans toutes les dimensions. par exemple TensorShape(None)

Si un tenseur est produit par une opération de type "Foo" , sa forme peut être déduite s'il y a une fonction de forme enregistrée pour "Foo" . Voir Fonctions de forme pour plus de détails des fonctions de forme et comment les enregistrer. Alternativement, la forme peut être définie à l' aide explicitement tf.Tensor.set_shape .

dims Une liste des dimensions ou Aucun si la forme est non spécifiée.

TypeError Si DiMS ne peuvent pas être convertis en une liste de dimensions.

dims Obsolète. Retourne la liste des dimensions de cette forme.

Proposer TensorShape.as_list à la place.

ndims Accesseur dépréciée pour rank .
rank Retourne le rang de cette forme, ou None si elle est non spécifiée.

méthodes

as_list

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Retourne une liste d'entiers ou None pour chaque dimension.

Retour
Une liste d'entiers ou None pour chaque dimension.

relances
ValueError Si l' self est une forme inconnue avec un rang inconnu.

as_proto

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Renvoie cette forme comme TensorShapeProto .

assert_has_rank

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Déclenche une exception si l' self est incompatible avec le donné rank .

args
rank Un nombre entier.

relances
ValueError Si l' self ne représente pas une forme avec le donné rank .

assert_is_compatible_with

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Soulève exception si l' self et les other ne représentent pas la même forme.

Cette méthode peut être utilisée pour affirmer qu'il existe une forme à la fois de self et les other représentent.

args
other Une autre TensorShape.

relances
ValueError Si l' self et les other ne représentent pas la même forme.

assert_is_fully_defined

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Déclenche une exception si l' self est pas complètement défini dans toutes les dimensions.

relances
ValueError Si l' self n'a pas de valeur connue pour toutes les dimensions.

assert_same_rank

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Déclenche une exception si l' self et d' other n'ont pas rangs compatibles.

args
other Une autre TensorShape .

relances
ValueError Si l' self et les other ne représentent pas des formes avec le même rang.

concatenate

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Renvoie la concaténation de la dimension en self et les other .

args
other Une autre TensorShape .

Retour
A TensorShape dont les dimensions sont la concaténation des dimensions en self et other .

is_compatible_with

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Renvoie True ssi self est compatible avec les other .

Deux formes éventuellement-partiellement définies sont compatibles s'il existe une forme entièrement définie que les deux formes peuvent représenter. Ainsi, la compatibilité permet la forme du code d'inférence pour raisonner sur des formes partiellement définies. Par exemple:

  • TensorShape (Aucun) est compatible avec toutes les formes.

  • TensorShape ([None, None]) est compatible avec toutes les formes en deux dimensions, telles que TensorShape ([32, 784]), et aussi TensorShape (Aucun). Il n'est pas compatible avec, par exemple, TensorShape ([Aucun]) ou TensorShape ([None, None, None]).

  • TensorShape ([32, None]) est compatible avec toutes les formes en deux dimensions avec la taille 32 dans la dimension 0e, et aussi TensorShape ([None, None]) et TensorShape (Aucun). Il est incompatible avec, par exemple, TensorShape ([32]), TensorShape ([32, None, 1]) ou TensorShape ([64, AUCUN]).

  • TensorShape ([32, 784]) est compatible avec lui-même, et aussi TensorShape ([32, None]), TensorShape ([Aucun, 784]), TensorShape ([None, None]) et TensorShape (Aucun). Il n'est pas compatible avec, par exemple, TensorShape ([32, 1, 784]) ou TensorShape ([Aucun]).

La relation de compatibilité est réflexive et symétrique, mais pas transitive. Par exemple, TensorShape ([32, 784]) est compatible avec TensorShape (Aucun) et TensorShape (Aucun) est compatible avec TensorShape ([4, 4]), mais TensorShape ([32, 784]) est incompatible avec TensorShape ([4, 4]).

args
other Une autre TensorShape.

Retour
Vrai ssi self est compatible avec les other .

is_fully_defined

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Renvoie True ssi self est entièrement défini dans toutes les dimensions.

merge_with

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Renvoie une TensorShape combinant les informations en self et les other .

Les dimensions en self et d' other sont fusionnés élément par élément, selon les règles définies pour Dimension.merge_with() .

args
other Une autre