在图形创建时跟踪张量形状

Question

在某些情况下，tensorflow似乎能够在图形创建时检查张量的值，而在其他情况下，这会失败。

>>> shape = [constant([2])[0], 3]
>>> reshape([1,2,3,4,5,6], shape)
<tf.Tensor 'Reshape_13:0' shape=(2, 3) dtype=int32>
>>> zeros(shape)
<tf.Tensor 'zeros_2:0' shape=(?, 3) dtype=float32>

在上面的例子中，reshape（）可以看到传入的张量因为形状的值为2，结果输出的形状为（2,3）但是零（）不能，静态形状是（？，3） ）。差异的原因是什么？

我的同事发布了Determining tensor shapes at time of graph creation in TensorFlow，它基于相同的基础问题，但他问的是如何最好地使用tensorflow来解决这类问题的问题，而我的问题是为什么tensorflow会以这种方式运行。这是一个错误吗？

Answer 1

TD; DR：

• tf.reshape可以推断出输出的形状，但tf.zeros不能;
• shape支持两个函数的整数（作为静态/确定）和张量（作为动态/不定）。

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代码更具体，更清晰：

shape = [tf.constant([2])[0], tf.constant([3])[0]]
print(tf.reshape([1,2,3,4,5,6], shape))  
# Tensor("Reshape:0", shape=(?, ?), dtype=int32)
print(tf.zeros(shape))  
# Tensor("zeros:0", shape=(?, ?), dtype=float32)

还有这个：

shape = [tf.constant([5])[0], 3]
print tf.reshape([1,2,3,4,5,6], shape)  
# Tensor("Reshape:0", shape=(2, 3), dtype=int32)
# This will cause an InvalidArgumentError at running time!

当使用Tensor（如tf.constant([2])[0]）作为shape创建另一个Tensor（如tf.zeros(shape)）时，形状在图形创建时总是不确定的。然而，tf.reshape()是不同的。它可以使用输入的形状和给定​​形状（静态部分）推断输出的形状。

在你的代码中，3是一个静态整数，给出了输入的形状（[6]）;形状(2, 3)实际上是通过推断而不是提供而获得的。这可以在代码的第二部分中证明。虽然我给了tf.constant([5])，但形状并没有改变。 （图表创建时没有错误，但在运行时出现错误！）