如何在张量流的自定义损失中获取张量的形状

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【中文标题】如何在张量流的自定义损失中获取张量的形状【英文标题】:how to get the shapes of a tensor inside a custom loss in tensorflow 【发布时间】:2021-06-12 09:00:34 【问题描述】:

我实现了自定义损失。我想得到输入参数的形状,比如 y_true 和 y_pred。但 无论我尝试过什么,我都无法获得有效的形状。我尝试的方法包括 y_true.shape, int_shape(shape), y_true.get_shape 返回 (None, None)。

【问题讨论】:

试试tf.shape(y_true) 我试过这个,但结果不是我所期望的。 【参考方案1】:

您知道 TensorFlow 版本 tf.shape(tensor) 返回一个有效的形状。

【讨论】:

以上是关于如何在张量流的自定义损失中获取张量的形状的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

张量流中带有循环的自定义损失

涉及卷积的张量流中的自定义损失函数

如何在自定义损失函数中迭代张量?

如何在 Keras 自定义损失函数中使用张量?

(pytorch / mse) 如何改变张量的形状?

用在张量流中具有变量依赖性的自定义操作替换图中的节点