python - Expected_shape 变量在 tensorflow 中没有任何影响

Question

在以下代码段中，即使初始值和 expected_shape 不匹配，代码也会运行并给出输出 1.0。这是代码。

import tensorflow as tf
import numpy as np

X = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
W = tf.Variable(0.0, expected_shape=(3,1))
b = tf.Variable(1.0)

sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

print(sess.run(tf.add(W,b)))

不是应该抛出错误吗？

Answer 1

目前，建议使用tf.get_variable并尽可能避免使用 tf.Variable。

现在，如果您查看 source code，那么为什么 expected_shape 没有任何效果？ ，它被提及是因为它已被弃用并被忽略。如果您进一步查看 _init_from_args 函数，就会发现 expected_shape 参数完全被忽略，并且该值不会用于进一步处理。