【发布时间】：2016-02-12 19:00:53
【问题描述】：
TensorFlow tutorial 表示在创建时我们需要指定张量的形状。该形状自动成为张量的形状。它还说 TensorFlow 提供了重塑变量的高级机制。我怎样才能做到这一点？有代码示例吗？
【问题讨论】：
-
行为已经改变，如果
shape被指定为参数，形状不会自动变成变量的形状。请参阅下面的答案
标签： matrix reshape tensorflow
【发布时间】：2016-02-12 19:00:53
【问题描述】：
查看 TensorFlow 文档中的 shapes-and-shaping。它描述了可用的不同形状转换。
最常见的函数可能是tf.reshape，它类似于它的numpy等价物。只要元素的数量保持不变，它就允许您指定所需的任何形状。文档中提供了一些示例。
【讨论】：
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这不会重塑变量，而是返回一个具有变量值但新形状的张量。
Documentation shows 整形方法。它们是：
- 重塑
- squeeze（从张量的形状中删除大小为 1 的维度）
- expand_dims（添加尺寸为 1 的尺寸）
以及获取张量的shape、size、rank 的一系列方法。最常用的可能是reshape，这是一个带有几个边缘情况（-1）的代码示例：
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable([
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]
])
v2 = tf.reshape(v1, [2, 6])
v3 = tf.reshape(v1, [2, 2, -1])
v4 = tf.reshape(v1, [-1])
# v5 = tf.reshape(v1, [2, 4, -1]) will fail, because you can not find such an integer for -1
v6 = tf.reshape(v1, [1, 4, 1, 3, 1])
v6_shape = tf.shape(v6)
v6_squeezed = tf.squeeze(v6)
v6_squeezed_shape = tf.shape(v6_squeezed)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
a, b, c, d, e, f, g = sess.run([v2, v3, v4, v6, v6_shape, v6_squeezed, v6_squeezed_shape])
# print all variables to see what is there
print e # shape of v6
print g # shape of v6_squeezed
【讨论】：
tf.Variable 类是创建变量的推荐方法，但它限制了您在创建变量后更改其形状的能力。
如果您需要更改变量的形状，可以执行以下操作（例如，对于 32 位浮点张量）：
var = tf.Variable(tf.placeholder(tf.float32))
# ...
new_value = ... # Tensor or numpy array.
change_shape_op = tf.assign(var, new_value, validate_shape=False)
# ...
sess.run(change_shape_op) # Changes the shape of `var` to new_value's shape.
请注意，此功能不在记录的公共 API 中，因此可能会发生变化。如果您确实发现自己需要使用此功能，请告诉我们，我们可以研究一种方法来支持它向前发展。
【讨论】：
-
这种方法的问题是
var.shape没有相应地更新。这在存储检查点时会持续存在，因此会阻止再次加载检查点，因为变量形状与权重形状不匹配。有没有办法强制var.shape更新？我应该创建一个 GitHub 问题吗？ -
我找到了这个帖子，讨论这个问题：github.com/tensorflow/tensorflow/issues/… 不过，我想知道是否有办法扩展现有网络的权重
tf.Variable(tf.placeholder(tf.float32))
在 tensorflow 1.2.1 中无效
在 python 外壳中：
import tensorflow as tf
tf.Variable(tf.placeholder(tf.float32))
你会得到：
ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("Placeholder:0", dtype=float32)
更新：如果添加validate_shape=False，就不会报错了。
tf.Variable(tf.placeholder(tf.float32), validate_shape=False)
如果tf.py_func 符合您的要求：
def init():
return numpy.random.rand(2,3)
a = tf.pyfun(init, [], tf.float32)
您可以通过传递您自己的 init 函数来创建具有任何形状的变量。
另一种方式：
var = tf.get_varible('my-name', initializer=init, shape=(1,1))
您可以传递 tf.constant 或任何返回 numpy 数组的 init 函数。提供的形状将不会被验证。输出形状是您的真实数据形状。
【讨论】：
tf.Variable：将shape 参数与None 一起使用
1.14 中的feature was added 允许指定未知形状。
如果shape 是None，则使用初始形状值。
如果指定了shape，则将其用作形状并允许拥有None。
例子：
var = tf.Variable(array, shape=(None, 10))
这允许稍后分配具有与上述形状匹配的形状的值（例如，轴 0 中的任意形状）
var.assign(new_value)
【讨论】：
正如 Mayou36 所说，您现在可以在变量第一次声明后更改它的形状。这是一个工作示例：
v = tf.Variable([1], shape=tf.TensorShape(None), dtype=tf.int32)
tf.print(v)
v.assign([1, 1, 1])
tf.print(v)
这个输出：
[1]
[1 1 1]
【讨论】：