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如何将张量重塑为占位符的形状?

tensorflow

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chaosink · 技术社区 · 8 年前

如何将张量重塑为占位符的形状?

a = tf.placeholder(shape=[None, None, 48])
h, w, c = a.shape
b = tf.reshape(a, shape=[-1, 4, 4, 3]) # flatten the first two dimension and expand the last dimension
# do something
c = tf.reshape(b, shape=[h, w, 3]) # reshape back to the shape of a, but error occurs

我想重新画张量 b 回到占位符的形状 a .

1 回复 | 直到 8 年前

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P-Gn 8 年前

a 具有在图形构建时未知的动态形状,因此需要转向tensorflow操作,更具体地说是 tf.shape 它(动态地)返回张量的形状。

所以在你的例子中,你可以使用。

s = tf.shape(a)
c = tf.reshape(b, shape=[s[0], s[1], 3])