TensorFlow:有没有办法将 None 类型的列表转换为张量? [英] TensorFlow: Is there a way to convert a list with None type to a Tensor?

问题描述

对于我的应用程序，我尝试使用 tf.convert_to_tensor([None, 1, 1, 64])，但这给了我错误:

For my application, I am trying to convert a list with [None, 1, 1, 64] to a tensor using tf.convert_to_tensor([None, 1, 1, 64]), but this gives me the error:

TypeError: 无法转换类型为 的对象到张量.内容:[无, 1, 1, 64].考虑将元素转换为支持的类型.

理想情况下，我希望 None 成为第一个维度，因为它代表 batch_size.目前，我可以避免此错误的唯一方法是将batch_size 显式提供给操作，但我希望有一种更简洁的方法将此类列表转换为张量.

Ideally, I want None to be the first dimension because it represents the batch_size. Currently, the only way I could avoid this error is to explicitly give the batch_size to the operation, but I am hoping there is a cleaner way to convert such a list to a tensor.

推荐答案

No，因为 None 和 64 的类型不同，所有的张量都是类型化的:你可以't 在一个张量中有不同类型的元素.

No, because None and 64 have different types, and all tensors are typed: You can't have elements of different types in one tensor.

你能做的最接近的事情是nan:

The closest thing you could do is nan:

tf.convert_to_tensor([np.nan, 1, 1, 64])

虽然我无法想象你为什么想要那个.

although I can't imagine why you'd want that.

然而你可以创建一个TensorShape:

tf.TensorShape([None, 1, 1, 64])

这篇关于TensorFlow:有没有办法将 None 类型的列表转换为张量?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！