轉(zhuǎn)載自：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79281938
import tensorflow as tf
input = tf.constant([[0,1,2],[3,4,5]])
print(type(input.shape))
print(type(input.get_shape()))
print(type(tf.shape(input)))
Out:
<class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'>
<class 'tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape'>
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
可以看到s.shape和x.get_shape()都是返回TensorShape類型對(duì)象谒兄，而tf.shape(x)返回的是Tensor類型對(duì)象。
因此要想獲得維度信息，則需要調(diào)用TensorShape的ts.as_list()方法，返回的是Python的list：
input.shape.as_list() # Out: [2,3]
input.get_shape().as_list() # Out: [2,3]
此外废麻，還可以獲得維度的個(gè)數(shù)：
input.shape.ndims # Out: 2
input.get_shape().ndims # Out: 2
tf.rank(input) # Out: type=Tensor, value=2
總結(jié)
獲得Python原生類型的維度信息：
input.shape.as_list() # [2,3]
input.shape.ndims # 2
獲得TensorFlow中Tensor類型的維度信息：
tf.shape(input)
tf.rank(input)
