计算了两个张量值，我尝试创建动态形状的张量。 E是张量变量的切片，labelLen_l是占位符，tensorval1和tensorval2是维度1的张量。
num1 = tf.reduce_sum(tf.eye(labelLen_l, dtype=tf.float64)*E, 1)
num2 = tf.fill(num1.shape, tensor_val1)
num3 = tf.fill(num1.shape, tensor_val2)
上面写着ValueError: Tried to convert 'dims' to a tensor and failed. Error: Cannot convert a partially known TensorShape to a Tensor: <unknown>
我正在尝试计算 num1 + num2 + num3，因此它们的尺寸应该匹配。有什么建议来实现它吗？
最佳答案
您可以使用 tf.shape 来获取张量类型的张量形状。
num2 = tf.fill(num1.shape, tensor_val1)
num3 = tf.fill(num1.shape, tensor_val2)
应该是:
num2 = tf.fill(tf.shape(num1), tensor_val1)
num3 = tf.fill(tf.shape(num1), tensor_val2)
关于python - Tensorflow:用动态计算值张量填充张量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46707421/