当给变量赋值时，张量的输出形状会发生变化。

Question

定义了一个模型，该模型接受形状(96，96，3)的输入，并输出形状( 128 )，即对给定的输入大小的图像提供128大小的嵌入。类似于facenet

createmodel()是在构造模型后返回完整模型的函数。由于模型期望输入的形式为(batch_size,96,96,3)，我传递3幅图像，即(3,96,96,3)，因此模型的输出将是形状(1，3,128)。铭记这一点，请考虑以下几点：

nn4_small2=createmodel()
print(nn4_small2.outputs[0][2])

#prints Tensor("strided_slice_11:0", shape=(128,), dtype=float32)

x=nn4_small2.outputs[0][2]
print(tf.shape(x))

#prints Tensor("Shape_6:0", shape=(1,), dtype=int32)

为什么输出张量的形状在分配给变量时会发生变化？

Answer 1

Relevant post

tf.shape( input，name=None)返回一个表示输入形状的一维整数张量.

使用x.get_shape()返回x变量的TensorShape。