Tensorflow學習資源

https://tensorflow.google.cn/ 中文官網

https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-gnwm2c68.html

[1] 安裝Tensorflow（Linux ubuntu） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526 
[2] ubuntu下CUDA編譯的GCC降級安裝 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51596706 
[3] ubuntu手動安裝最新Nvidia顯卡驅動 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51683783 
[4] Tensorflow的CUDA升級，以及相關配置 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52118116 
[5] 基於gensim的Doc2Vec簡析 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52120230 
[6] TensorFlow的分佈式學習框架簡介 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52130565 
[7] Tensorflow一些經常使用基本概念與函數（1） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766 
[8] Tensorflow一些經常使用基本概念與函數（2） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52181159 
[9] Tensorflow一些經常使用基本概念與函數（3） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52213105

Tensorflow一些經常使用基本概念與函數（4）

 

 

[TensorFlow筆記] 獲取Tensor的維度（tf.shape(x)、x.shape和x.get_shape()的區別）

import tensorflow as tf input = tf.constant([[0,1,2],[3,4,5]]) print(type(input.shape)) print(type(input.get_shape())) print(type(tf.shape(input)))

Out: <class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'> <class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'> <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

能夠看到s.shape和x.get_shape()都是返回TensorShape類型對象，而tf.shape(x)返回的是Tensor類型對象。

所以要想得到維度信息，則須要調用TensorShape的ts.as_list()方法，返回的是Python的list：

input.shape.as_list() # Out: [2,3] input.get_shape().as_list() # Out: [2,3]

此外，還能夠得到維度的個數：

input.shape.ndims # Out: 2 input.get_shape().ndims # Out: 2

tf.rank(input) # Out: type=Tensor, value=2

總結

得到Python原生類型的維度信息：

input.shape.as_list() # [2,3] input.shape.ndims # 2

得到TensorFlow中Tensor類型的維度信息：

tf.shape(input)
tf.rank(input)