详解TensorFlow报”ValueError: Cannot reshape a tensor with 1 elements to shape “的原因以及解决办法

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• 问题描述
• 原因一：输入的张量形状不正确
• 原因二：输入的 shape 列表中元素个数有误

问题描述

在使用 TensorFlow 构建计算图时，当试图对某个张量进行重新形状操作时，可能会遇到类似如下的错误提示：

ValueError: Cannot reshape a tensor with 1 elements to shape []

这个错误提示的含义是，在将某个张量进行重新形状时，出现了问题：被重塑的张量至少应该有两个元素，而当前这个张量只有一个元素。

出现这个问题的原因可能是多种多样的，本文将着重介绍其中最为常见的两个原因，以及解决办法。

原因一：输入的张量形状不正确

在 TensorFlow 中，可以通过 tf.reshape() 函数来改变一个张量的形状。这个函数的用法如下：

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

其中，tensor 表示要被重塑的张量；shape 是一个列表类型，表示要将张量重塑成的形状，比如 [a,b,c] 就表示将张量重塑成一个 a 行 b 列，深度为 c 的新张量。

如果在使用这个函数进行张量重塑时，输入的 tensor 所代表的张量不满足被重塑的要求，就会出现上述的错误提示。

比如，如果张量 tensor 只有一个元素，却要被转成一个 2x2 的矩阵，就会出现这个问题：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1])
y = tf.reshape(x, [2,2]) # 将张量重塑成 2x2 的矩阵

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

# 输出
# ValueError: Cannot reshape a tensor with 1 elements to shape [2,2]

这个问题的解决办法非常简单：要确保输入的张量满足被重塑的要求即可。可以运用 TensorFlow 提供的函数和属性，先检查一下张量的形状和元素个数，再决定是否要进行重塑操作。下面是一个检查输入张量形状的示例代码：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1])
shape = x.get_shape().as_list()

if len(shape) == 1 and shape[0] == 1:
    y = x
else:
    y = tf.reshape(x, [2,2]) # 将张量重塑成 2x2 的矩阵

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

# 输出数组
# [[1 0]
#  [0 0]]

这个例子中，我们首先获取了张量的形状（通过调用 x.get_shape().as_list() 方法），并将结果保存在了一个 shape 变量中。如果发现 shape 只有一个元素，且这个元素的值为 1，那么就认为这个张量已经是一个标量了，不需要进行重塑操作；否则就执行 tf.reshape() 函数，将张量进行重塑操作。

原因二：输入的 shape 列表中元素个数有误

除了输入张量的形状不正确，另一个常见的导致“Cannot reshape a tensor with 1 elements to shape []”错误的原因是：输入的 shape 列表中元素个数有误。

在 TensorFlow 中，调用 tf.reshape() 函数时，输入的 shape 列表中包含的元素个数应该和输入张量的总元素个数一致，否则就会出现上述错误提示。

比如，对于一个总元素个数为 8 的张量，可以将其形状改变为 (2,2,2)，也可以改变为 (4,2)，但是不能改变成 (2,2) 或者 (4,4)，否则就会出现这个错误：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
y = tf.reshape(x, [2,2])

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

# 输出
# ValueError: Cannot reshape a tensor with 4 elements to shape [2,2] (4 elements)