TensorFlow `py_func` 的输出具有未知等级/形状答案

【问题标题】：Output from TensorFlow `py_func` has unknown rank/shapeTensorFlow `py_func` 的输出具有未知等级/形状
【发布时间】：2017-03-04 00:02:10
【问题描述】：

我正在尝试在 TensorFlow 中创建一个简单的神经网络。唯一棘手的部分是我有一个使用py_func 实现的自定义操作。当我将py_func 的输出传递到Dense 层时，TensorFlow 抱怨应该知道排名。具体错误是：

ValueError: Inputs to `Dense` should have known rank.

当我通过py_func 传递数据时，我不知道如何保留数据的形状。我的问题是如何获得正确的形状？下面我有一个简单的例子来说明这个问题。

def my_func(x):
    return np.sinh(x).astype('float32')

inp = tf.convert_to_tensor(np.arange(5))
y = tf.py_func(my_func, [inp], tf.float32, False)

with tf.Session() as sess:
    with sess.as_default():
        print(inp.shape)
        print(inp.eval())
        print(y.shape)
        print(y.eval())

这个 sn-p 的输出是：

(5,)
[0 1 2 3 4]
<unknown>
[  0.       
1.17520118   3.62686038  10.01787472  27.28991699]

为什么是y.shape <unknown>？我希望形状为(5,) 与inp 相同。谢谢！

【问题讨论】：

Tensorflow: Py_func returns unknown shape的可能重复
@gkcn 也许，我已经有一段时间没有问了，但我发现了作者自己回答的那个问题。我记得他的解决方案对我不起作用，这就是我写问题的原因。

标签： tensorflow

【解决方案1】：

由于py_func 可以执行任意 Python 代码并输出任何内容，因此 TensorFlow 无法确定形状（需要分析函数体的 Python 代码）您可以手动给出形状

y.set_shape(inp.get_shape())

【讨论】：