**Python 元组** tf.shape() x.get_shape().as_list()

Python 元组
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。

元组使用小括号，列表使用方括号。

元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

创建空元组
tup1 = ()
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号
tup1 = (50,)
元组与字符串类似，下标索引从0开始，可以进行截取，组合等。

(1) tf.shape()
先说tf.shape()很显然这个是获取张量的大小的，用法无需多说，直接上例子吧！

import tensorflow as tf

import numpy as np

a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b_list=[[1,2,3],[3,4,5]]
c_tensor=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])

with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.shape(a_array)))
print(sess.run(tf.shape(b_list)))
print(sess.run(tf.shape(c_tensor)))
结果：

（2）x.get_shape().as_list()
这个简单说明一下，x.get_shape()，只有tensor才可以使用这种方法，返回的是一个元组。

import tensorflow as tf

import numpy as np

a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b_list=[[1,2,3],[3,4,5]]
c_tensor=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])

print(c_tensor.get_shape())
print(c_tensor.get_shape().as_list())

with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.shape(a_array)))
print(sess.run(tf.shape(b_list)))
print(sess.run(tf.shape(c_tensor)))
结果：可见只能用于tensor来返回shape，但是是一个元组，需要通过as_list()的操作转换成list.

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作者：爱抠脚的coder
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/82226754
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