获取Tensor的维数
> import tensorflow as tf > tf.__version__ '1.2.0-rc1' > x=tf.placeholder(dtype=float32,shape=[1,2,3,4]) > x=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[1,2,3,4]) > x.shape TensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(3), Dimension(4)]) > x.get_shape() TensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(3), Dimension(4)]) # 返回tuple > x.shape[2] Dimension(3) > x.get_shape()[2] Dimension(3) # 获取具体维度数值 > x.shape[2].value 3 > x.get_shape()[2].value 3 # 也可以将TensorShape变量转化为list类型，然后直接按照索引取值 > x.shape.as_list() [1, 2, 3, 4] > x.shape.as_list() [1, 2, 3, 4] # 可以与int型数值比较 > x.shape[2] == 3 True > x.get_shape()[2] == 3 True
以上这篇Tensorflow获取张量Tensor的具体维数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。