tf.shape

Возвращает форму тензора.

tf.shape(
    input, out_type=tf.dtypes.int32, name=None
)

См. также tf.size, tf.rank.

tf.shape возвращает 1-мерный целочисленный тензор, представляющий форму input.

Например:

t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
tf.shape(t)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 2, 3], dtype=int32)>

Примечание: При использовании символических тензоров, например, при использовании API Keras, tf.shape() вернёт форму символического тензора.

a = tf.keras.layers.Input((None, 10))
tf.shape(a)
<tf.Tensor ... shape=(3,) dtype=int32>

В этих случаях использование tf.Tensor.shape вернёт более информативные результаты.

a.shape
TensorShape([None, None, 10])

(Первое None представляет ещё неизвестный размер пакет.)

tf.shape и Tensor.shape должны быть идентичны в режиме eager. Внутри tf.function или в контексте compat.v1 не все размеры могут быть известны до момента выполнения. Поэтому при определении пользовательских слоёв и моделей для режима графа предпочтительнее использовать динамическую tf.shape(x) вместо статической x.shape.