我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x))
Out[1]: array([10, 10, 10])
我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...width, -1])
sess.run(tf.shape(x_reshape))
Out: array([ 5, 20, 10])
我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状...循环改变tensor的值
使用tf.concat()实现4维tensor的循环赋值
alist=[[[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]],[[4,4,4],[5,5,5],[6,6,6]]...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。