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tf. 모양

텐서 플로우 1 버전 GitHub에서 소스보기

텐서의 모양을 반환합니다.

노트북에 사용

가이드에서 사용 튜토리얼에서 사용

tf.size , tf.rank 도 참조하십시오.

tf.shapeinput 의 모양을 나타내는 1 차원 정수 텐서를 반환합니다.

예를 들면 :

t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
tf.shape(t)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 2, 3], dtype=int32)>
a = tf.keras.layers.Input((None, 10))
tf.shape(a)
<tf.Tensor ... shape=(3,) dtype=int32>

이 경우 tf.Tensor.shape 를 사용하면보다 유익한 결과를 얻을 수 있습니다.

a.shape
TensorShape([None, None, 10])

(첫 번째 None 은 아직 알려지지 않은 배치 크기를 나타냅니다.)

tf.shapeTensor.shape 는 eager 모드에서 동일해야합니다. tf.function 또는 compat.v1 컨텍스트 내에서 실행 시간까지 모든 차원을 알 수있는 것은 아닙니다. 따라서 그래프 모드에 대한 사용자 정의 레이어 및 모델을 정의 할 때는 정적 x.shape 보다 동적 tf.shape(x) 를 선호하십시오.

input Tensor 또는 SparseTensor
out_type (선택 사항) 지정된 조작의 출력 유형 ( int32 또는 int64 )입니다. 기본값은 tf.int32 입니다.
name 작업의 이름 (선택 사항).

out_type 유형의 Tensor .