在调试Tensorflow代码期间，我想输出一个张量的形状，比方说， print("mask's shape is: ",mask.get_shape()) 但是，相应的输出是 mask's shape is (?,?,?,1) 如何解释这种输出，无论如何都知道这个前三个维度的确切值张量？
print("mask's shape is: ",mask.get_shape())
mask's shape is (?,?,?,1)
此输出意味着TensorFlow的形状推断仅能够推断 mask 张量的部分形状 . 它能够推断出（i） mask 是一个4-D张量，（ii）它的最后一个维数是1;但它并不静态地知道前三个维度的形状 .
mask
如果你想得到张量的实际形状，主要的方法是：
计算 mask_val = sess.run(mask) 并打印 mask_val.shape .
mask_val = sess.run(mask)
mask_val.shape
创建一个符号 mask_shape = tf.shape(mask) 张量，计算 mask_shape_val = sess.run(mask_shape) 并打印`mask_shape .
mask_shape = tf.shape(mask)
mask_shape_val = sess.run(mask_shape)
如果形状取决于数据，或者张量本身是具有部分已知形状的某些张量的函数，则形状通常具有未知组件 . 如果您认为掩码的形状为静态，则可以通过（递归地）查看计算 mask 的操作的输入并找出形状部分已知的位置来跟踪不确定性的来源 .
1 回答
此输出意味着TensorFlow的形状推断仅能够推断
mask张量的部分形状 . 它能够推断出（i）mask是一个4-D张量，（ii）它的最后一个维数是1;但它并不静态地知道前三个维度的形状 .如果你想得到张量的实际形状，主要的方法是：
计算
mask_val = sess.run(mask)并打印mask_val.shape.创建一个符号
mask_shape = tf.shape(mask)张量，计算mask_shape_val = sess.run(mask_shape)并打印`mask_shape .如果形状取决于数据，或者张量本身是具有部分已知形状的某些张量的函数，则形状通常具有未知组件 . 如果您认为掩码的形状为静态，则可以通过（递归地）查看计算
mask的操作的输入并找出形状部分已知的位置来跟踪不确定性的来源 .