टेंसरफ्लो: विशेषताइंटर: 'टेंसर' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'आकार'

Question

मेरे पास निम्न कोड है जो टेंसरफ़्लो का उपयोग करता है। एक सूची को दोबारा बदलने के बाद, यह कहता है कि

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'shape'

जब मैं अपना आकार प्रिंट करने का प्रयास करता हूं।

# 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 

आउटपुट:

train_data.shape: (400,) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/shehab/Downloads/tools/python/pycharm-edu-2.0.4/helpers/pydev/pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "/home/shehab/Dropbox/py-projects/try-tf/logistic_regression.py", line 77, in print "train_data.shape: " + str(train_data.shape) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'shape'

किसी को भी मुझे बता सकते कि मैं क्या याद आ रही है?

Answer 1

अद्यतन: TensorFlow 1.0, tf.Tensor के बाद से अब एक tf.Tensor.shape संपत्ति है, जो tf.Tensor.get_shape() रूप में एक ही मान देता है।

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दरअसल, संस्करणों में पूर्व TensorFlow 1.0 tf.Tensor करने के लिए एक .shape संपत्ति नहीं है।

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

ध्यान दें कि सामान्य रूप में आप एक TensorFlow आपरेशन के परिणाम के वास्तविक आकार प्राप्त करने में सक्षम नहीं हो सकता है: आप के बजाय Tensor.get_shape() विधि का उपयोग करना चाहिए। कुछ मामलों में, आकार एक गणना मूल्य होगा जो इसकी मान खोजने के लिए गणना चलाने पर निर्भर करता है; और यह एक रन से अगले तक भी भिन्न हो सकता है (उदाहरण के लिए tf.unique() का आकार)। उस स्थिति में, कुछ आयामों के लिए get_shape() का परिणाम None (या "?") हो सकता है।