tf.ensure_shape

Обновляет форму тензора и проверяет во время выполнения, что форма сохраняется.

tf.ensure_shape(
    x, shape, name=None
)

При выполнении эта операция утверждает, что форма входного тензора x совместима с аргументом shape. См. tf.TensorShape.is_compatible_with для получения подробной информации.

x = tf.constant([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])
x = tf.ensure_shape(x, [2, 3])

Используйте None для неизвестных измерений:

x = tf.ensure_shape(x, [None, 3])
x = tf.ensure_shape(x, [2, None])

Если форма тензора не совместима с аргументом shape, возникает ошибка:

x = tf.ensure_shape(x, [5])
Traceback (most recent call last):

tf.errors.InvalidArgumentError: Shape of tensor dummy_input [3] is not
  compatible with expected shape [5]. [Op:EnsureShape]

Во время построения графа (обычно при трассировке tf.function), tf.ensure_shape обновляет статическую форму тензора результата, объединяя две формы. См. tf.TensorShape.merge_with для получения подробной информации.

Это наиболее полезно, когда вам известна форма, которая не может быть статически определена TensorFlow.

Следующая тривиальная tf.function выводит статическую форму входного тензора до и после применения ensure_shape.

@tf.function
def f(tensor):
  print("Static-shape before:", tensor.shape)
  tensor = tf.ensure_shape(tensor, [None, 3])
  print("Static-shape after:", tensor.shape)
  return tensor

Это позволяет увидеть эффект tf.ensure_shape при трассировке функции:

>>> cf = f.get_concrete_function(tf.TensorSpec([None, None]))
Static-shape before: (None, None)
Static-shape after: (None, 3)

cf(tf.zeros([3, 3])) # Passes
cf(tf.constant([1, 2, 3])) # fails
Traceback (most recent call last):

InvalidArgumentError:  Shape of tensor x [3] is not compatible with expected shape [3,3].

В приведенном выше примере возникает tf.errors.InvalidArgumentError, потому что форма x, (3,), не совместима с аргументом shape, (None, 3)

В контексте tf.function или v1.Graph проверяются как формы времени компиляции, так и формы во время выполнения. Это строже, чем tf.Tensor.set_shape, которая проверяет только форму времени компиляции.

Примечание: Это отличается от tf.Tensor.set_shape тем, что устанавливает статическую форму результирующего тензора и принуждает ее во время выполнения, вызывая ошибку, если форма тензора во время выполнения несовместима со заданной формой. tf.Tensor.set_shape устанавливает статическую форму тензора без принуждения во время выполнения, что может привести к несоответствиям между статически известной формой тензоров и значением тензоров во время выполнения.

Например, при загрузке изображений известного размера:

@tf.function
def decode_image(png):
  image = tf.image.decode_png(png, channels=3)
  # the `print` executes during tracing.
  print("Initial shape: ", image.shape)
  image = tf.ensure_shape(image,[28, 28, 3])
  print("Final shape: ", image.shape)
  return image

При трассировке функции никакие операции не выполняются, формы могут быть неизвестны. См. Руководство по конкретным функциям для получения подробной информации.

concrete_decode = decode_image.get_concrete_function(
    tf.TensorSpec([], dtype=tf.string))
Initial shape:  (None, None, 3)
Final shape:  (28, 28, 3)

image = tf.random.uniform(maxval=255, shape=[28, 28, 3], dtype=tf.int32)
image = tf.cast(image,tf.uint8)
png = tf.image.encode_png(image)
image2 = concrete_decode(png)
print(image2.shape)
(28, 28, 3)

image = tf.concat([image,image], axis=0)
print(image.shape)
(56, 28, 3)
png = tf.image.encode_png(image)
image2 = concrete_decode(png)
Traceback (most recent call last):

tf.errors.InvalidArgumentError:  Shape of tensor DecodePng [56,28,3] is not
  compatible with expected shape [28,28,3].

@tf.function
def bad_decode_image(png):
  image = tf.image.decode_png(png, channels=3)
  # the `print` executes during tracing.
  print("Initial shape: ", image.shape)
  # BAD: forgot to use the returned tensor.
  tf.ensure_shape(image,[28, 28, 3])
  print("Final shape: ", image.shape)
  return image

image = bad_decode_image(png)
Initial shape:  (None, None, 3)
Final shape:  (None, None, 3)
print(image.shape)
(56, 28, 3)