Tensorflowテンソルの次元（形状）をint値として取得するにはどうすればよいですか？

Tensorflowテンソルがあるとします。テンソルの寸法（形状）を整数値として取得するにはどうすればよいですか？私は2つの方法があります知っている、tensor.get_shape()そしてtf.shape(tensor)、私は、整数として形状値を取得することはできませんint32値。

たとえば、以下では2次元テンソルを作成しました。int32呼び出しreshape()て形状のテンソルを作成できるように、行と列の数を取得する必要があります(num_rows * num_cols, 1)。ただし、このメソッドtensor.get_shape()はDimension、ではなく型として値を返します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.

形状をintのリストとして取得するには、を実行しますtensor.get_shape().as_list()。

tf.shape()通話を完了するには、をお試しくださいtensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([num_rows*num_cols, 1]))。またはtensor2 = tf.reshape(tensor, tf.TensorShape([-1, 1]))、最初の次元を推測できる場所で直接実行することもできます。

これを解決する別の方法は次のとおりです。

tensor_shape[0].value

これにより、Dimensionオブジェクトのint値が返されます。

2次元テンソルの場合、次のコードを使用して、行と列の数をint32として取得できます。

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

2.0互換性のある回答：ではTensorflow 2.x (2.1)、以下のコードに示すように、テンソルの寸法（形状）を整数値として取得できます。

方法1（を使用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]

方法2（を使用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]

別の簡単な解決策はmap()、次のように使用することです。

tensor_shape = map(int, my_tensor.shape)

これにより、すべてのDimensionオブジェクトがに変換されますint

それ以降のバージョン（TensorFlow 1.14でテスト済み）では、テンソルの形状を取得するためのよりゴツゴツした方法があります。tensor.shapeテンソルの形状を取得するために使用できます。

tensor_shape = tensor.shape
print(tensor_shape)