tensorflow tf.pad 输出形状

Question

我有这个功能：

def resize_image(input_layer, counter ,width):

    shape = input_layer.get_shape().as_list()

    H = tf.cast((width * shape[2] / shape[1]),  tf.int32)
    print (H)
    resized_images = tf.image.resize_images(input_layer, [width, H], tf.image.ResizeMethod.BICUBIC)
    print (resized_images)
    pad_diff = width - H
    padd_images = tf.pad(resized_images, [[0, 0], [0, pad_diff], [0, 0], [0, 0]] , 'CONSTANT')
    return padd_images, counter

当我运行这个 :

sess = tf.InteractiveSession()

I = tf.random_uniform([15, 15, 13, 5], minval = -5, maxval = 10, dtype = tf.float32) 
padd_images, counter = resize_image(I, 1, 5)
print (I)
print(padd_images)
sess.run(padd_images)

我明白了：

Tensor("Cast/x:0", shape=(), dtype=int32)
Tensor("ResizeBicubic:0", shape=(15, 5, 4, 5), dtype=float32)
Tensor("random_uniform:0", shape=(15, 15, 13, 5), dtype=float32)
Tensor("Pad:0", shape=(?, ?, ?, ?), dtype=float32)

为什么padd_images的形状里有?？有没有办法知道它的形状？

Answer 1

问题是线路

H = tf.cast((width * shape[2] / shape[1]),  tf.int32)

在这里你定义了一个张量。因此，当您计算时：

pad_diff = width - H

您正在为图表定义一个操作。

因此您在编译时不知道 pad_diff 值是什么，但现在您只会在运行时知道它。

由于不需要 H 作为张量，只需使用常规的 python 转换操作，从而将 H 更改为

H = int(width * shape[2] / shape[1])

这样，使用 H 的下一个操作将在 python 环境中执行，因此该值在 "compile time" 处已知。

之后你会看到：

Tensor("Pad:0", shape=(15, 6, 4, 5), dtype=float32)

tensorflow tf.pad 输出形状

tensorflow tf.pad shape of output

python

tensorflow

pad