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如何理解TensorFlow中的静态形状和动态形状?

TensorFlow FAQ中,它说:

在TensorFlow中,张量具有静态(推断)形状和动态(真实)形状.静态形状可以使用tf.Tensor.get_shape()方法被读取:该形状是从被用来创建该张量的操作推断出,并且可以是部分完成.如果静态形状没有完全定义,则可以通过评估tf.shape(t)来确定Tensor t的动态形状.

但我仍然无法完全理解静态形状和动态形状之间的关系.是否有任何显示其差异的例子?谢谢.

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