tf.shape（）在张量流中得到错误的形状
我定义这样的张量：
x = tf.get_variable("x", [100])
但是当我尝试打印张量的形状时：
print( tf.shape(x) )
我得到 Tensor（“ Shape：0”，shape =（1，），dtype = int32） ，为什么输出结果不应为shape =（100）
问题答案：
tf.shape（input，name =
None）
返回表示输入形状的一维整数张量。
你要找的：x.get_shape()它返回TensorShape的的x变量。
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更新：在我的个人电脑和谷歌云上测试相同的代码，使用tenstorflow gpu 1.13.1工作。 使用TensorFlow估计器和运行train_and_evaluate给我以下错误消息： "ValueError： Tensor（"Const： 0"，form=（3，），dtype=Float32）必须来自与Tensor（"ParallelMapDataset： 0"，form=（），dtyp
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我正在尝试用Python为使用TensorFlow的自组织映射（SOM）运行一个a代码。我从这里得到了代码，但当我运行它时，我得到了一个错误： 错误：参数必须是一个密集张量：范围（2,3）-得到了形状1，但想要[] 我认为有关守则是： 然后： 或： 整个错误消息是： 回溯（最后一次调用）：文件“C:\Users\jakub\AppData\Local\Programs\Python35\lib\s