¿Cómo obtener las dimensiones (forma) del tensor de Tensorflow como valores int?

Supongamos que tengo un tensor de Tensorflow. ¿Cómo obtengo las dimensiones (forma) del tensor como valores enteros? Sé que hay dos métodos, tensor.get_shape()y tf.shape(tensor), pero no puedo obtener los valores de forma como int32valores enteros .

Por ejemplo, a continuación, he creado un tensor 2-D y necesito obtener la cantidad de filas y columnas int32para poder llamar reshape()para crear un tensor de forma (num_rows * num_cols, 1). Sin embargo, el método tensor.get_shape()devuelve valores como Dimensiontipo, no int32.

import tensorflow as tf
import numpy as np

sess = tf.Session()    
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([[1001,1002,1003],[3,4,5]]), dtype=tf.float32)

sess.run(tensor)    
# array([[ 1001.,  1002.,  1003.],
#        [    3.,     4.,     5.]], dtype=float32)

tensor_shape = tensor.get_shape()    
tensor_shape
# TensorShape([Dimension(2), Dimension(3)])    
print tensor_shape    
# (2, 3)

num_rows = tensor_shape[0] # ???
num_cols = tensor_shape[1] # ???

tensor2 = tf.reshape(tensor, (num_rows*num_cols, 1))    
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1750, in reshape
#     name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 454, in apply_op
#     as_ref=input_arg.is_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 621, in convert_to_tensor
#     ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function
#     return constant(v, dtype=dtype, name=name)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant
#     tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 353, in make_tensor_proto
#     _AssertCompatible(values, dtype)
#   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 290, in _AssertCompatible
#     (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
# TypeError: Expected int32, got Dimension(6) of type 'Dimension' instead.

Para obtener la forma como una lista de enteros, hazlo tensor.get_shape().as_list().

Para completar su tf.shape()llamada, intente tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1])). O puede hacerlo directamente tensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))donde se pueda inferir su primera dimensión.

Otra forma de resolver esto es así:

tensor_shape[0].value

Esto devolverá el valor int del objeto Dimension.

para un tensor 2-D, puede obtener el número de filas y columnas como int32 usando el siguiente código:

rows, columns = map(lambda i: i.value, tensor.get_shape())

2.0 Respuesta compatible : En Tensorflow 2.x (2.1), puede obtener las dimensiones (forma) del tensor como valores enteros, como se muestra en el siguiente Código:

Método 1 (usando tf.shape) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.shape.as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Método 2 (usando tf.get_shape()) :

import tensorflow as tf
c = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
Shape = c.get_shape().as_list()
print(Shape)   # [2,3]

Otra solución simple es usar la map()siguiente:

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

Esto convierte todos los Dimensionobjetos aint

En versiones posteriores (probadas con TensorFlow 1.14) hay una forma más complicada de obtener la forma de un tensor. Puede usar tensor.shapepara obtener la forma del tensor.

tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)