TensorFlow：AttributeError：'Tensor'對象沒有屬性'shape'

Question

我有以下代碼使用TensorFlow。 我重新整理了一份清單

AttributeError：'Tensor'對象沒有屬性'shape'

當我試圖打印它的形狀。

# Get the shape of the training data.
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_size,num_features = train_data.shape

輸出：

train_data.shape：（400，）Traceback（最近一次調用最后一次）：文件“”，第1行，在文件“/home/shehab/Downloads/tools/python/pycharm-edu-2.0.4/helpers/pydev/pydev_import_hook .py“，第21行，在do_import模塊中= self._system_import（name，* args，** kwargs）文件”/home/shehab/Dropbox/py-projects/try-tf/logistic_regression.py“，第77行，in print“train_data.shape：”+ str（train_data.shape）AttributeError：'Tensor'對象沒有屬性'shape'

誰能告訴我我錯過了什么？

Answer 1

更新：從TensorFlow 1.0開始， tf.Tensor現在有一個tf.Tensor.shape屬性，它返回與tf.Tensor.get_shape()相同的值。

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實際上，在TensorFlow 1.0之前的版本中， tf.Tensor沒有.shape屬性。 您應該使用Tensor.get_shape()方法：

train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.get_shape())

請注意，通常您可能無法獲得TensorFlow操作結果的實際形狀。 在某些情況下，形狀將是一個計算值，取決於運行計算以找到其值; 它甚至可能從一次運行到另一次運行（例如tf.unique()的形狀）。 在這種情況下，某些維度的get_shape()結果可能是None （或"?" ）。

Answer 2

import tensorflow as tf

並用train_data.shape替換train_data.shape tf.Session.run(tf.rank(train_data))

Answer 3

使用tf.shape(tensor)或tf.get_shape(tensor) 。