Python - tensorflow.IndexedSlices.shape 属性

tensorflow.IndexedSlices.shape 是一个 TensorFlow 中的属性，适用于 tf.IndexedSlices 类型的数据。

tf.IndexedSlices 是一种特殊的 Tensor 类型，它保存了一个 tf.Tensor 中只有指定索引的子集，其它位置为 0。

语法

shape = indexed_slices.shape

其中，indexed_slices 是一个 tf.IndexedSlices 类型的实例，shape 是一个整数的 Tensor。

描述

tensorflow.IndexedSlices.shape 返回一个 Tensor，它是 tf.IndexedSlices.values 的 shape。

首先，我们需要创建一个 tf.IndexedSlices 实例：

import tensorflow as tf

# 创建 tensor
values = tf.constant([0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
indices = tf.constant([1, 3, 0, 2])

# 创建 tf.IndexedSlices 类型的实例
indexed_slices = tf.IndexedSlices(values=values, indices=indices)

# 调用 .shape 属性
shape = indexed_slices.shape

print(shape)

输出结果为：

TensorShape([4])

这里，values 是一个长度为 4 的 Tensor，indices 是一个长度为 4 的整数 Tensor。

tf.IndexedSlices 只包含 indices 中指定的位置的 values 数组元素，其它位置的元素都为 0。因此，indexed_slices 的 shape 应该是 (4,)。

示例

import tensorflow as tf

# 创建 tensor
values = tf.constant([0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
indices = tf.constant([1, 3, 0, 2])

# 创建 tf.IndexedSlices 类型的实例
indexed_slices = tf.IndexedSlices(values=values, indices=indices)

# 调用 .shape 属性
shape = indexed_slices.shape

print(shape)

输出结果为：

TensorShape([4])

这里，values 是一个长度为 4 的 Tensor，indices 是一个长度为 4 的整数 Tensor。

tf.IndexedSlices 只包含 indices 中指定的位置的 values 数组元素，其它位置的元素都为 0。因此，indexed_slices 的 shape 应该是 (4,)。

结论

tensorflow.IndexedSlices.shape 属性提供了对 tf.IndexedSlices 类型数据尺寸的访问，返回值为一个整数的 Tensor。此属性可用于验证 tf.IndexedSlices 数据大小，以及编写适当的计算图。