如果我想在TensorFlow中获取一个普通张量的形状，并将这些值存储在一个列表中，我会使用以下代码

a_shape=[a.shape[0].value , a.shape[1].value]

如果我没记错的话，使用.value可以将张量中的元素转换为实际的数字。

对于稀疏张量，我输入以下代码

a_sparse_shape=[a.dense_shape[0].value, a.dense_shape[1].value]

然而，我得到了错误信息：“’Tensor’ object has no attribute ‘value’”

有没有其他解决方案？

回答：

是的，有一个替代方案：

import tensorflow as tftensor = tf.random_normal([2, 2, 2, 3])tensor_shape = tensor.get_shape().as_list()print(tensor_shape)# [2, 2, 2, 3]

对于稀疏张量也是如此：

sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices=[[0,0], [1, 1]],                                values=[1, 2],                                dense_shape=[2, 2])sparse_tensor_shape = sparse_tensor.get_shape().as_list()print(sparse_tensor_shape)# [2, 2]