tf.split 的输出是什么？答案

【问题标题】：What is the output of tf.split?tf.split 的输出是什么？
【发布时间】：2017-11-22 06:18:54
【问题描述】：

所以假设我有这个：

TensorShape([Dimension(None), Dimension(32)])

我在这个张量 _X 上使用 tf.split，尺寸为上述：

_X = tf.split(_X, 128, 0)

这个新张量的形状是什么？输出是一个列表，因此很难知道这个新张量的形状。

【问题讨论】：

标签： python arrays tensorflow tensor

【解决方案1】：

新版tensorflow定义split函数如下：

tf.split( 价值， num_or_size_splits, 轴=0，数字=无，名称='拆分' )

但是，当我尝试在 R 中运行它时：

X = tf$random_uniform(minval=0,
                      maxval=10,shape(256, 32),name = "X");

Y = tf$split(X,num_or_size_splits = 2,axis = 0)

它报告错误信息：

Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
  ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split. Argument provided: 2.0

【讨论】：

【解决方案2】：

tf.split(X, row = n, column = m)用于将变量的数据集拆分为n按行数和m按列数。

例如，我们有大小为(10,10) 的data_set x，然后tf.split(x, 2, 0) 将打破x 的数据集在2 组大小(5, 10) 中

但是如果我们采用tf.split(x, 2, 2)，那么我们会得到4组大小为(5, 5)的数据。

【讨论】：

元素的顺序呢？比如原轴0包含[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，那么split(x,2,0)之后会变成[1,2,3,4,5]和 [6,7,8,9,10] 或 [1,3,5,7,9] 和 [2,4,6,8,10]？似乎没人愿意问这个？？

【解决方案3】：

tf.split() 返回张量对象的列表。你可以知道每个张量对象的形状如下

import tensorflow as tf

X = tf.random_uniform([256, 32]);
Y = tf.split(X,128,0)
Y_shape = tf.shape(Y[1])

sess = tf.Session()
X_v,Y_v,Y_shape_v = sess.run([X,Y,Y_shape]) 
# numpy style
print X_v.shape
print len(Y_v)
print Y_v[100].shape
# TF style
print len(Y)
print Y_shape_v

输出：

(256, 32)
128
(2, 32)
128
[ 2 32]

我希望这会有所帮助！

【讨论】：