tensorflow:检查张量等级
tensorflow: check tensor rank
我想检查张量的等级。这是我的代码:
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[0,1,0], [0,1,0]])
print(tf.rank(x))
它returns
Tensor("Rank_14:0", shape=(), dtype=int32)
其中 Rank_14:0
不断增长。
我希望它 return 2. 我做错了什么?
Rank_14:0
是返回的张量的名称而不是它的值,您需要在 Session 中评估张量以获得实际值:
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.rank(x))
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[0,1,0], [0,1,0]])
r = tf.rank(x)
sess = tf.InteractiveSession()
print("My tensor is: ", r)
print("The value of my tensor is: ", r.eval())
My tensor is: Tensor("Rank_3:0", shape=(), dtype=int32)
The value of my tensor is: 2
我想检查张量的等级。这是我的代码:
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[0,1,0], [0,1,0]])
print(tf.rank(x))
它returns
Tensor("Rank_14:0", shape=(), dtype=int32)
其中 Rank_14:0
不断增长。
我希望它 return 2. 我做错了什么?
Rank_14:0
是返回的张量的名称而不是它的值,您需要在 Session 中评估张量以获得实际值:
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.rank(x))
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[0,1,0], [0,1,0]])
r = tf.rank(x)
sess = tf.InteractiveSession()
print("My tensor is: ", r)
print("The value of my tensor is: ", r.eval())
My tensor is: Tensor("Rank_3:0", shape=(), dtype=int32)
The value of my tensor is: 2