（1.12版本）如果要使用shape必须要.shape.as_list()，否则就会报错。
import tensorflow as tf
v = tf.get_variable('v',[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(type(v.shape))
>><class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'>
（1.12版本）如果要使用shape必须要.shape.as_list()，否则就会报错。
tf中有两对方法比较容易混淆，涉及的是shape问题，在此做一些区分。首先说明tf中tensor有两种shape，...
1 tf.truncated_normal() tf.truncated_normal(shape, mean, ...
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf...
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf...
# tf.shape() 返回的是tensor的维度 代码如下： import tensorflow as tf ...
tf.truncated_normal的用法 tf.truncated_normal(shape, mean, s...
tf.random_uniform()简介 tf.random_uniform(shape,minval=0,ma...
tf.get_variable的初始化调用为：tf.get_variable(name, shape=None, ...
tf.get_variable的初始化调用为：tf.get_variable(name, shape=None, ...
本文标题：[tf]中的shape
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