tensorflow获取shape

https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88880350
https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042

获取tensor shape共有三中方式：x.shape、x.get_shape()、tf.shape(x)

x.shape：返回TensorShape类型，可以直接看到shape，打印出来的形式如：(3, 5)。注意x必须是tensor类型才能调用；

x.get_shape()：同x.shape，是获取x的shape属性的函数；

tf.shape(x)：返回的是Tensor类型，不能直接看到shape，只能看到shape的维数，如2。x可以不是tensor类型；另外对应维度为None的变量，想要获得运行时实际的值，必须在运行时使用tf.shape(x)[0]方式获得；

input = [[1, 2, 3, 4, 5],
         [6, 7, 8, 9, 10],
         [11, 12, 13, 14, 15]
        ]

# input = tf.random_normal([32, 10, 8])

# 转换为tensor
input2 = tf.constant(input)

print(input2.shape) # (3, 5)
print(tf.shape(input2)) # Tensor("Shape_1:0", shape=(3,), dtype=int32) 

# 维度为None情况
tensor_x = tf.placeholder(tf.int64, [None, 42], name='tensor_x')
print(tensor_x.shape) # (?, 42)
print(tf.shape(tensor_x)) # Tensor("Shape:0", shape=(2,), dtype=int32)

with tf.Session() as sess:
  print(tf.shape(tensor_x)) # tensor_x未赋值,  维度存在None，会报错
  print(tf.shape(input2)) # tensor_x维度不存在None，不会报错