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tf.TensorShape

TensorFlow 1版 GitHub上查看源代码

表示的形状Tensor

用在笔记本电脑

使用的指南使用教程

TensorShape表示用于一个可能-部分形状规范Tensor 。这可能是下列情况之一:

  • 充分已知的形状:具有尺寸的已知数量和用于每个维度的已知大小。例如TensorShape([16, 256])
  • 部分已知的形状:具有已知的维数,以及用于一个或多个维度中的大小未知。例如TensorShape([None, 256])
  • 未知形状:在所有维度数目不详的尺寸和大小未知。例如TensorShape(None)

如果张量由类型的操作所产生"Foo" ,如果不存在用于注册形函数的形状可以推断"Foo" 。见形函数的形状功能的详细信息,以及如何注册。可替代地,该形状可以显式地使用被设置tf.Tensor.set_shape

dims 尺寸的列表,或无如果形状是不确定的。

TypeError 如果DIMS不能转换为维度的列表。

dims 已过时。返回列出维度,此形状。

建议TensorShape.as_list代替。

ndims 弃用访问的rank
rank 返回此形状的等级,或无,如果它是不确定的。

方法

as_list

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返回一个整数列表或None为每个维度。

返回
一列整数或None为每个维度。

加薪
ValueError 如果self是一个未知的排名未知形状。

as_proto

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返回此形状作为TensorShapeProto

assert_has_rank

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如果抛出一个异常self是没有用给定兼容rank

ARGS
rank 一个整数。

加薪
ValueError 如果self并不代表与给定的形状rank

assert_is_compatible_with

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引发异常,如果selfother并不代表相同的形状。

这种方法可以用来断言存在的形状既selfother表示。

ARGS
other 另一个TensorShape。

加薪
ValueError 如果selfother并不代表相同的形状。

assert_is_fully_defined

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如果引发异常self并不完全在每个维度定义。

加薪
ValueError 如果self没有为每一个尺寸已知值。

assert_same_rank

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如果引发异常selfother不具备兼容的行列。

ARGS
other 另一个TensorShape

加薪
ValueError 如果selfother并不代表与同级别的形状。

concatenate

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返回尺寸的拼接selfother

ARGS
other 另一个TensorShape

返回
一个TensorShape其尺寸在尺寸的拼接selfother

is_compatible_with

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返回真当且仅当self是兼容other

如果存在一个完全限定的形状,这两个形状可表示两个可能-局部限定的形状是兼容的。因此,兼容性允许形状推理代码原因大约部分定义的形状。例如:

  • TensorShape(无)是各种形状兼容。

  • TensorShape([无,无])与所有的二维形状,例如TensorShape([32,784]),并且还TensorShape(无)兼容。它是不兼容,例如,TensorShape([无])或TensorShape([无,无,无])。

  • TensorShape([32,无])是在第0维与尺寸32中的所有二维形状兼容,并且还TensorShape([无,无])和TensorShape(无)。它是不兼容,例如,TensorShape([32]),TensorShape([32,无,1])或TensorShape([64,无])。

  • TensorShape([32,784)是与自身兼容,并且还TensorShape([32,无]),TensorShape([无,784]),TensorShape([无,无])和TensorShape(无)。它是不兼容,例如,TensorShape([32,1,784])或TensorShape([无])。

兼容性关系是自反和对称的,但不能传递。例如,TensorShape([32,784])是具有TensorShape(无),和TensorShape(无)兼容与TensorShape([4,4]),但TensorShape兼容([32,784])不与TensorShape兼容([4,4])。

ARGS
other 另一个TensorShape。

返回
真当且仅当self是兼容other

is_fully_defined

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返回真当且仅当self在每一个层面完全定义。

merge_with

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返回一个TensorShape合并在信息selfother

在尺寸selfother根据用于定义的规则合并的elementwise, Dimension.merge_with()

ARGS
other 另一个TensorShape

返回
TensorShape含有的组合信息selfother

加薪
ValueError 如果selfother不兼容。

most_specific_compatible_shape

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返回最具体的TensorShape兼容selfother

  • TensorShape([无,1])是最具体的TensorShape与两个TensorShape([2,1])和TensorShape兼容([5,1])。需要注意的是TensorShape(无)也与上述TensorShapes兼容。

  • TensorShape([1,2,3])是最具体的TensorShape与两个TensorShape([1,2,3])和TensorShape兼容([1,2,3])。存在与所提到TensorShapes以上兼容更不太具体TensorShapes,例如TensorShape([1,2,无]),TensorShape(无)。

ARGS
other 另一个TensorShape

返回
一个TensorShape这是最具体的兼容形状selfother

num_elements

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返回元件的不完整形状的总数,或无。

with_rank

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返回基于形状self与给定等级。

该方法促进了完全未知的形状,以一个与已知的秩。

ARGS
rank 一个整数。

返回
的形状是至少为特异性的,因为self与给定的等级。

加薪
ValueError 如果self并不代表与给定的形状rank

with_rank_at_least

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返回基于形状self至少给定的等级。

ARGS
rank 一个整数。

返回
的形状是至少为特异性的,因为self与至少给定的等级。

加薪
ValueError 如果self不代表至少给定的形状rank

with_rank_at_most

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返回基于形状self与大多数给出的排名。

ARGS
rank 一个整数。

返回
形状至少是具体的self与大多数给出的排名。

加薪
ValueError 如果self不代表至多给定的形状rank

__add__

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__bool__

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返回true如果这个形状包含非零信息。

__concat__

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__eq__

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返回true如果self等同于other

__getitem__

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返回的尺寸或形状,这取决于密钥的值。

ARGS
key 如果key是一个整数,则返回该索引的维数;否则,如果key是一个切片,返回一个TensorShape其尺寸是那些由切片选自self

返回
的整数,如果key是一个整数,或TensorShape如果key是一个切片。

加薪
ValueError 如果key是片和self是完全陌生和步骤设置。

__iter__

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返回self.dims如果排名是已知的,否则引发ValueError异常。

__len__

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返回此形状的排名,或者如果未明确提出ValueError异常。

__ne__

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返回true如果self被称为是从不同的other

__nonzero__

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返回true如果这个形状包含非零信息。

__radd__

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