TensorFlow`py_func`的输出具有未知的等级/形状

Question

我试图在TensorFlow中创建一个简单的神经网络.唯一棘手的部分是我有一个我实现的自定义操作py_func.当我将输出传递py_func给Dense图层时,TensorFlow会抱怨应该知道等级.具体错误是:

ValueError: Inputs to `Dense` should have known rank.

当我通过它时,我不知道如何保留我的数据的形状py_func.我的问题是如何获得正确的形状？我在下面有一个简单的例子来说明问题.

def my_func(x):
    return np.sinh(x).astype('float32')

inp = tf.convert_to_tensor(np.arange(5))
y = tf.py_func(my_func, [inp], tf.float32, False)

with tf.Session() as sess:
    with sess.as_default():
        print(inp.shape)
        print(inp.eval())
        print(y.shape)
        print(y.eval())

此代码段的输出是:

(5,)
[0 1 2 3 4]
<unknown>
[  0.       
1.17520118   3.62686038  10.01787472  27.28991699]

为什么y.shape <unknown>？我希望形状与之(5,)相同inp.谢谢!

Answer 1

既然py_func可以执行任意Python代码并输出任何东西,TensorFlow无法弄清楚形状(它需要分析函数体的Python代码)你可以改为手动赋予形状

y.set_shape(inp.get_shape())